我正在尝试用某个其他值替换某个范围内的值。
我有一个字典,其中包含char作为键,而上部范围包含如下的值 -
replace_dict = {
'A': 10,
'B': 21,
'C': 34,
'D': 49,
'E': 66,
'F': 85,
'G': 107,
'H': 132,
'I': 160,
'J': 192,
'K': 229,
'L': 271,
'M': 319,
'N': 395,
'O': 495,
'P': 595,
'Q': 795,
'R': 1100
}
我需要将值替换为范围内的相应键。
例如:
Values in the range of 1-10 will be replaced by 'A',
Values in the range of 11-21 will be replaced by 'B'
Values in the range of 22-34 will be replaced by 'C'
Values in the range of 35-50 will be replaced by 'D'
Values in the range of 51-66 will be replaced by 'E'
我写了以下代码:
k=1
for i, j in replace_dict.items():
data.loc[data['my_col'].between(k,j)] = i
k=j+1
此代码显示TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'int'
。
然而,行data.loc[data['my_col'].between(1,10)] = 'A'
工作正常。
这个问题的解决方案是什么?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用pandas.cut
。需要注意几点:
dict.keys
的事实排序和dict.values
是一致的。bins
和labels
;请注意labels
项目必须少于bins
。这是一个最小的例子。
df = pd.DataFrame({'col': [500, 123, 56, 12, 1000, 2, 456]})
df['mapped'] = pd.cut(df['col'],
bins=[1]+list(replace_dict.values()),
labels=list(replace_dict.keys()))
print(df)
col mapped
0 500 P
1 123 H
2 56 E
3 12 B
4 1000 R
5 2 A
6 456 O
答案 1 :(得分:1)
您可以使用所需的范围创建单独的DataFrame,使用map
intervalIndex
<强> 设置 强>
ranges = pd.DataFrame(replace_dict, index=['STOP']).T.reset_index()
ranges['START'] = (ranges.STOP.shift(1)+1).fillna(1)
ranges.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(ranges.START, ranges.STOP, closed='both')
index STOP START
[1.0, 10.0] A 10 1.0
[11.0, 21.0] B 21 11.0
[22.0, 34.0] C 34 22.0
[35.0, 49.0] D 49 35.0
[50.0, 66.0] E 66 50.0
etc...
使用 map
intervalIndex
df = pd.DataFrame({'nums': np.random.randint(1, 1000, 10)})
nums
0 699
1 133
2 829
3 299
4 306
5 691
6 172
7 225
8 522
9 671
df.nums.map(ranges['index'])
0 Q
1 I
2 R
3 M
4 M
5 Q
6 J
7 K
8 P
9 Q