我可以将 pandas 的分箱指定为数据框中的列吗？

Question

希望这是一个非常简单的方法，但对于解决我的问题的正确 pandas 方法，我有点困惑。

我正在尝试根据我的数据框中 'Value' 列中的数字评估 Band，基于它们是低于、介于还是高于其他两列（Limit1 和 Limit2）中的值.例如：

Value     Limit1     Limit2    Band
3         2          5         
5         6          7
5         4          8
9         6          7
2         4          5

pd.cut 如果我将 bins 指定为单个数字，则可以工作，但我想将 bins 指定为数据框中的列，以便每一行都有自己特定的 bins，如下所示

df['Band'] = df.apply(lambda x: pd.cut(x.value, bins=[0, x.Limit1, x.Limit2, np.inf], labels=['Band1','Band2','Band3']))

这失败了，因为我提供了一个系列，其中 cut 函数需要一个数字。任何人都可以建议我如何使用 pd.cut 执行此操作，或者我应该完全使用不同的 pandas 函数吗？

我宁愿避免 np.where，因为我可能不得不将 bin 扩展到五个或六个，而且我不希望有嵌套代码。

非常感谢！

Answer 1

让我们试试 np.select:

m1 = df['Value'].lt(df['Limit1'])
m2 = df['Value'].gt(df['Limit2'])

df['Band'] = np.select([m1, m2], ['band1', 'band3'], 'band2')

   Value  Limit1  Limit2   Band
0      3       2       5  band2
1      5       6       7  band1
2      5       4       8  band2
3      9       6       7  band3
4      2       4       5  band1

我可以将 pandas 的分箱指定为数据框中的列吗？

Can I specify the bins for pandas cut as columns from my dataframe?

python

pandas

lambda

cut