распределение диапазонов чисел в пандах - PullRequest
0 голосов
/ 10 декабря 2018

Я работаю над распределением диапазонов номеров, таких как 0-1, 2-3,4-6 и> = 7 У меня есть следующий фрейм данных

df = pd.DataFrame()
df['T1'] =[0,2,0,3,4,5,1]
df ['T2']= [1,2,3,0,2,3,3]
df['TT'] = df.T1+df.T2

Я хочу создать новыйстолбец, который будет определять диапазоны, и я написал следующее:

U0_1 = df ['TT']<=1
U2_3 = df ['TT']>1 & df ['TT']<=3
U4_6 = df ['TT']>3 & df ['TT']<=6
df ['TG'] = np.select([U0_1,U2_3,U4_6],['TG_0-1','TG_2-3','TG_4-6'],default = 'TG_7>=')

, но он показал мне следующую ошибку:

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Могу ли я обратиться за советом ко всем вам?

Спасибо,

Zep.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 декабря 2018

Вы можете использовать pd.cut, я думаю, что это лучший способ для этого типа вопроса

pd.cut(df.TT,[0,1,3,6,np.inf],labels=['TG_0-1','TG_2-3','TG_4-6','TG_7>='])
0    TG_0-1
1    TG_4-6
2    TG_2-3
3    TG_2-3
4    TG_4-6
5    TG_7>=
6    TG_4-6
Name: TT, dtype: category

Для исправления вашего кода добавьте ()

U0_1 = df ['TT']<=1
U2_3 = (df ['TT']>1) & (df ['TT']<=3)
U4_6 = (df ['TT']>3) & (df ['TT']<=6)
np.select([U0_1,U2_3,U4_6],['TG_0-1','TG_2-3','TG_4-6'],default = 'TG_7>=')
array(['TG_0-1', 'TG_4-6', 'TG_2-3', 'TG_2-3', 'TG_4-6', 'TG_7>=',
       'TG_4-6'], dtype='<U6')
...