所以我基本上得到了这个数据帧:
,club_name,tr_begin,year,ranking
0,ADO Den Haag,1357,2010,6.0
1,ADO Den Haag,1480,2011,15.0
2,ADO Den Haag,1397,2012,9.0
3,ADO Den Haag,1384,2013,9.0
4,ADO Den Haag,1451,2014,13.0
我想要做的就是这个,我想通过每个排名,并根据它的价值将它们放入一个类。所以排名6将进入第2类,排名1将进入第1类。转换表是这样的:
if ranking > 0 and ranking =< 3:
rank_class = 1
if ranking > 3 and ranking =< 6:
rank_class = 2
etc etc etc
我希望以3的倍数发生直到18岁。
所以我希望的输出是:
,club_name,tr_begin,year,ranking, ranking_class
0,ADO Den Haag,1357,2010,6.0, 2
1,ADO Den Haag,1480,2011,15.0, 5
2,ADO Den Haag,1397,2012,9.0, 3
3,ADO Den Haag,1384,2013,9.0, 3
4,ADO Den Haag,1451,2014,13.0, 5
我尝试使用掩码功能,并通过创建一个新的数据帧然后合并,这工作但似乎非常草率。有没有简单的方法来做到这一点?
提前致谢
答案 0 :(得分:2)
使用pandas.cut
,您可以为“bins”和“labels”定义iterables。这可以通过使用range
对象来定义它们来简化。
我建议您先将ranking
系列转换为int
;它可能会受到floating-point rounding的影响,这可能会产生不良后果。
df = pd.read_csv('file.csv')
binrange = range(0, 19, 3)
labrange = range(1, 7)
df['ranking_class'] = pd.cut(df['ranking'], bins=binrange, labels=labrange)
print(df)
club_name tr_begin year ranking ranking_class
0 ADO Den Haag 1357 2010 6.0 2
1 ADO Den Haag 1480 2011 15.0 5
2 ADO Den Haag 1397 2012 9.0 3
3 ADO Den Haag 1384 2013 9.0 3
4 ADO Den Haag 1451 2014 13.0 5
答案 1 :(得分:1)
我认为整数除法Gol. Darah
会这样做:
//