替换数据集中的值 Pandas Python [重复]答案

【问题标题】：Replace values in dataset Pandas Python [duplicate]替换数据集中的值 Pandas Python [重复]
【发布时间】：2018-02-26 13:37:00
【问题描述】：

我的数据集是...

我想在我的数据集中替换这些值，请提供所需的 Python 代码？

类别： 0.470000-0.500000 = 1, 0.500001-0.530000=2, 0.530001-0.56000=3

请提及如何将修改后的数据写回csv文件???

【问题讨论】：

我重新打开问题是因为cut 和+-inf 和to_csv。
我试图找到它的欺骗，但没有成功。
还是一样的，只是有标签，下次使用徽章重新打开前请讨论。您还可以像这样提醒关闭的用户：@Zero
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ - 我没有收到您的评论通知。那你觉得一样吗？我正在寻找pd.cut 和to_csv 和this，但没有成功。我认为这是半骗子。你怎么看？
@jezrael 重要的是 pd.cut 得到了回答。为了保存到 CSV，这是任何人都可以在任何地方找到的谷歌搜索/基本知识......它不一定是 100% 的欺骗，只要它超过 50%（这是超过 90% 的欺骗）就可以了

标签： python pandas dataframe dataset

【解决方案1】：

使用cut。还为低于0.47 和高于.56 的值添加了另外两个组，因为样本数据中的值0.566318。

bins = [-np.inf, .47, 0.5, .53, .56, np.inf]
labels=[0,1,2,3,4]
df['label'] = pd.cut(df['value'], bins=bins, labels=labels)
print (df)
       value label
0   0.486903     1
1   0.520908     2
2   0.530904     3
3   0.483284     1
4   0.475935     1
5   0.502831     2
6   0.541743     3
7   0.566318     4
8   0.500073     2
9   0.510959     2
10  0.546008     3
11  0.551682     3
12  0.534396     3
13  0.501554     2
14  0.541277     3

Numpy 解决方案：

bins = [-np.inf, .47, 0.5, .53, .56, np.inf]
df['label'] = np.array(bins).searchsorted(df['value']) - 1
print (df)
       value  label
0   0.486903      1
1   0.520908      2
2   0.530904      3
3   0.483284      1
4   0.475935      1
5   0.502831      2
6   0.541743      3
7   0.566318      4
8   0.500073      2
9   0.510959      2
10  0.546008      3
11  0.551682      3
12  0.534396      3
13  0.501554      2
14  0.541277      3

to_csv 上次写信给csv：

df.to_csv('myfile', index=False)

【讨论】：

非常感谢...这是我要找的 wat！