我在查看this和this个帖子，虽然我的问题并没有那么不同，但它有一些不同之处。我的数据框已满page {
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}
，我想用字符串替换。说：
floats对于这个表我想用几个标准替换，但只有第一个替换工作：
A B C
A 0 1.5 13
B 0.5 100.2 7.3
C 1.3 34 0.01
如果我改为根据df[df<1]='N' # Works
df[(df>1)&(df<10)]#='L' # Doesn't work
df[(df>10)&(df<50)]='M' # Doesn't work
df[df>50]='H' # Doesn't work
选择第二行，仍然无法正常工作：
float我想知道如何在这里或任何其他方式应用((df.applymap(type)==float) & (df<10) & (df>1)) #Doesn't work
。我该怎么解决这个问题？
或者，我知道我可以逐列阅读并在每个系列中应用替换，但这似乎有点适得其反
编辑：有人可以解释为什么上面的4个简单作业不起作用吗？
答案 0 :(得分：12)
将numpy.select与DataFrame构造函数一起使用：
m1 = df < 1
m2 = (df>1)&(df<10)
m3 = (df>10)&(df<50)
m4 = df>5
vals = list('NLMH')
df = pd.DataFrame(np.select([m1,m2,m3,m4], vals), index=df.index, columns=df.columns)
print (df)
A B C
A N L M
B N H L
C L M N
答案 1 :(得分：7)
使用pd.cut
pd.cut(df.stack(),[-1,1,10,50,np.inf],labels=list('NLMH')).unstack()
Out[309]:
A B C
A N L M
B N H L
C L M N
答案 2 :(得分：6)
您可以使用 searchsorted
labels = np.array（list（'NLMH'） ）＆＃xA; breaks = np.array（[1,10,50]）＆＃xA; pd.DataFrame（＆＃xA; labels [breaks.searchsorted（df.values）]。reshape（df.shape）， ＆＃xA; df.index，df.columns）＆＃xA;＆＃xA; AB C＆＃xA; ANL M＆＃xA; BNH L＆＃xA; CLM N＆＃xA; ＆＃xA;＆＃xA; labels = np.array（list（'NLMH'））＆＃xA; breaks = np.array（[1,10,50] ）＆＃xA; df [：] =标签[breaks.searchsorted（df.values）]。reshape（df.shape）＆＃xA; df＆＃xA;＆＃xA; AB C＆＃xA; ANL M＆＃xA; BNH L＆＃xA; CLM N＆＃xA; ＆＃xA;＆＃xA; pandas.DataFrame.mask 自版本0.21后弃用
＆＃xA;＆＃xA; df.mask（df.lt（1），'N'）。mask（df.gt（1）＆amp; df.lt（10），'L'）\＆＃xA; .mask（df.gt（10）＆amp; df.lt（50），'M'）。mask（df.gt（50），'H'）＆＃xA;＆＃xA; A B C＆＃xA; A N L M＆＃xA; B N H L＆＃xA; C L M N＆＃xA; ＆＃xA;