python – 如何使用pandas将浮动列嵌入

这段代码一直有效,直到我将python 2.x升级到3.x.
我有一个由3列ipk1,ipk2,ipk3组成的df.
ipk1,ipk2,ipk3由浮点数0 – 4.0组成,
我想将它们分成字符串.

数据看起来像这样：

    ipk1    ipk2    ipk3    ipk4    ipk5    jk
0   3.25    3.31    3.31    3.31    3.34    P
1   3.37    3.33    3.36    3.33    3.41    P
2   3.41    3.47    3.59    3.55    3.60    P
3   3.23    3.10    3.05    2.98    2.97    L
4   3.24    3.40    3.22    3.23    3.25    L

在python 2.x上这段代码可以工作但是在我升级到python 3之后它不是.有没有其他方法将其捆绑成字符串？我尝试过使用它虽然也没有任何帮助.

train1.loc[train1['ipk1'] > 3.6, 'ipk1'] = 'A',
train1.loc[(train1['ipk1']>3.2) & (train1['ipk1']<=3.6),'ipk1']='B',
train1.loc[(train1['ipk1']>2.8) & (train1['ipk1']<=3.2),'ipk1']='C',
train1.loc[(train1['ipk1']>2.4) & (train1['ipk1']<=2.8),'ipk1']='D',
train1.loc[(train1['ipk1']>2.0) & (train1['ipk1']<=2.4),'ipk1']='E',
train1.loc[(train1['ipk1']>1.6) & (train1['ipk1']<=2.0),'ipk1']='F',
train1.loc[(train1['ipk1']>1.2) & (train1['ipk1']<=1.6),'ipk1']='G',
train1.loc[train1['ipk1'] <= 1.2, 'ipk1'] = 'H' 

我收到的错误：

TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'float'

我的预期产量：

    ipk1    ipk2    ipk3    ipk4    ipk5    jk
0   B       3.31    3.31    3.31    3.34    P
1   B       3.33    3.36    3.33    3.41    P
2   B       3.47    3.59    3.55    3.60    P
3   B       3.10    3.05    2.98    2.97    L
4   B       3.40    3.22    3.23    3.25    L

解决方法:

这是pandas.cut的一个很好的用例：

bins = [-np.inf, 1.2, 1.6, 2.0, 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, np.inf]
labels = ['H', 'G', 'F', 'E', 'D', 'C', 'B', 'A']

df['ipk1'] = pd.cut(df['ipk1'], bins=bins, labels=labels)

标签：python,pandas,dataframe,binning
来源： https://codeday.me/bug/20190929/1831981.html