用切好的熊猫分成三组

Question

我有一个数字范围从1到3的df。

Pclass

3
2
2
1
1
2

我想把它们分成两组：

二等= 3-2

头等舱=1

使用

cut_labels = [ "second class","first class"]

cut_points = [1,2,3]

df["Lux_normal"] = pd.cut(df["Pclass"], cut_points, labels=cut_labels

垃圾箱不正确，我怎么才能正确地把它们装好呢？

Answer 1

我认为这里应该使用cut，但是稍微复杂一点，并且将1和2以上的所有值替换为misisng值，如果只有1,2,3可能的值，那么fillna就会修复它。

首先更改cut_labels列表中的顺序，然后为左闭间隔添加right=False，然后用second class替换缺失的值

cut_labels = ["first class", "second class"]
cut_points = [1,2,3]

df["Lux_normal"] = pd.cut(df["Pclass"], 
                          cut_points, 
                          labels=cut_labels, 
                          right=False).fillna('second class')

但是更好的是，这里应该使用Series.map来替换为字典值，如果没有匹配值，那么可以再次用fillna替换这些值：

d = {1: "first class", 2:'second class', 3:'second class'}
df["Lux_normal1"] = df["Pclass"].map(d).fillna('another class')
print (df)
   Pclass    Lux_normal   Lux_normal1
0       3  second class  second class
1       2  second class  second class
2       2  second class  second class
3       1   first class   first class
4       1   first class   first class
5       2  second class  second class