如果 integer 值满足某些条件，则在 dataframe 列中替换 [重复]

Question

这个问题在这里已经有了答案：

Bin 值基于 pandas [重复] （1 个答案）的范围

去年关闭。

我需要按在数据框中替换的某些年龄组对它们进行分组，而不是用数字表示Age

import pandas as pd
# intialise data of lists. 
data = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack','Ann','James'], 
        'Age':[20, 21, 45, 58,34,60]} 
  
# Create DataFrame 
df = pd.DataFrame(data)

这是我尝试过的：

if df['Age'] < 20:
    df['Age']= df['Age'].replace([<20],'<20')

if df['Age'] >= 20 & >40:
    df['Age']= df['Age'].replace([>=20&<40],'>=20&<40')

if df['Age'] >=40:
    df['Age']= df['Age'].replace([>=40],'>=40')

Answer 1

使用np.select(setofconditions, matchingchoices )

import numpy as np
c1=df['Age'] < 20
c2=df['Age'].between(20,40)
c3=df['Age'] >=40
cond=[c1,c2,c3]
choice=['<20','>=20&<40','>=40']
df['agerange']=np.select(cond,choice)

     Name  Age  agerange
0    Tom   20  >=20&<40
1   nick   21  >=20&<40
2  krish   45      >=40
3   jack   58      >=40
4    Ann   34  >=20&<40
5  James   60      >=40