Python 使用数据帧的.loc函数

我有一个熊猫数据框，其中一列是：

 a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]

现在，我想创建另一列，使任何大于0小于5的值都被指定为1，其余值被指定为0，即：

a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]
b = [1,0,1,0,1,1,1,0,1,0]

现在我已经做到了

dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[0 < dtaframe['a'] < 5] = 1
dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[dtaframe['a'] >4 or dtaframe['a']==0] = 0

dtaframe['b']=dtaframe['a'].loc[04或dtaframe['a']==0]=0

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但是代码抛出错误。怎么办？

当使用比较运算符和布尔逻辑来过滤数据帧时，不能使用pythonic惯用法

a

。相反，您需要

（a

cond1=（0astype

将布尔值转换为0/1：

dtaframe['b'] = dtaframe['a'].between(0, 5, inclusive=False).astype(int)

结果输出：

   a  b
0  1  1
1  0  0
2  1  1
3  0  0
4  1  1
5  3  1
6  4  1
7  6  0
8  4  1
9  6  0

编辑

对于多个范围，您可以使用：

您需要注意如何定义

bin

。使用

labels=False

将返回每个bin的整数指示符，这恰好与您提供的标签相对应。您也可以手动指定每个bin的标签，例如

labels=[0,1,2]

，

labels=[0,17,19]

，

labels=['a'、'b'、'c']

等。如果手动指定标签，则可能需要使用

astype

，因为它们将作为类别返回

或者，您可以组合

loc

和

之间的
来手动指定每个范围：

dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(0,1), 'b'] = 0
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(2,6), 'b'] = 1
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(7,9), 'b'] = 2

尝试以下方法：

昨天我知道了，还有myseries。在（a，b）
（）@ayhan之间，我也正要把它包括进来：-）@piRSquared它似乎抛出了一些错误：（'ValueError:Series的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）’。我很抱歉。我没有注意。我想问题在于使用dtaframe['a']。loc…………你怎么说？@root-brilliant-response:）如果我要上3节课呢。比如从0-1开始分配0，2-6分配1，最后从7-9分配3。谢谢answering@AnuragPandey：我已对多个范围进行了编辑。不过，为了获得更多输入，您可能希望将其作为一个单独的问题。我的方法可能不是最优的。
dtaframe['b'] = pd.cut(dtaframe['a'], bins=[0,1,6,9], labels=False, include_lowest=True)

dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(0,1), 'b'] = 0
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(2,6), 'b'] = 1
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(7,9), 'b'] = 2

dtaframe['b'] = np.where(([dtaframe['a'] > 4) | (dtaframe['a']==0),0, dtaframe['a'])