Python 如何使用Pandas有效地将值存储到重叠的存储箱中？

我想将float类型列中的所有值放入重叠的容器中。结果列可以是一系列带布尔值的一维向量-原始列中的每个值对应一个向量。结果向量包含值落入的每个箱子的

True

，以及其他箱子的

False

例如，如果我有四个容器

[（0,10），（7,20），（15,30），（30,60）]

，并且原始值是9.5，那么结果向量应该是

[真，真，假，假]

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我知道如何使用“apply”自定义函数遍历所有范围，但有没有办法更高效、更简洁地执行此装箱操作？

简单的列表理解是否满足您的需要

Bins = [(0, 10), (7, 20), (15, 30), (30, 60)]
Result = [((9.5>=y[0])&(9.5<=y[1])) for y in Bins]

并将其应用于列：

df[data].apply(lambda x: pd.Series(in_ranges(x,Bins),Bins))

df[data].apply(lambda x: pd.Series(in_ranges(x,Bins),Bins))