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为Pandas中的现有数据分配值标签/类别的最简单方法

在Pandas中,为现有数据分配值标签/类别的最简单方法是使用pd.cut()函数。该函数可以将连续数据划分为离散的类别,并为每个数据点分配相应的标签。

以下是使用pd.cut()函数的步骤:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个包含现有数据的Pandas Series或DataFrame对象。
  3. 使用pd.cut()函数来划分数据并分配标签。该函数的参数包括要划分的数据、划分的区间或分位数、以及可选的标签名称。

例如,假设我们有一个包含年龄数据的DataFrame对象df,我们想将年龄分为三个类别:青年、中年和老年。可以使用以下代码进行划分和标签分配:

代码语言:python
代码运行次数:0
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bins = 0, 30, 60, 100 # 划分的区间

labels = '青年', '中年', '老年' # 标签名称

df'年龄类别' = pd.cut(df'年龄', bins=bins, labels=labels)

代码语言:txt
复制

这将在DataFrame中创建一个名为年龄类别的新列,并为每个年龄数据点分配相应的标签。

  1. 最后,可以通过访问新列来查看分配的标签。例如,使用df['年龄类别']可以获取所有数据点的年龄类别标签。

这是一个简单的方法,可以根据具体的需求进行调整和扩展。根据不同的数据和需求,可以使用不同的划分方法和标签名称。

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