年龄范围到年龄数值（python）

我想将年龄范围转换为年龄数值。我使用defage（x）&If语句进行转换，但它不起作用，并且给出了错误的结果。 我附上了我所做的步骤和结果的图像。 我使用的数据集是BlackFriday。 请帮我澄清错误。 谢谢大家!

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根据

值\u计数的结果显示的情况，似乎一个简单的
55岁以上的a可以：

df.Age.str.extract(r'(?<=-)(\d+)').fillna(56)

df.Age.str.extract（r'（？一个简单的函数，用于修改年龄范围以表示：

这是我们的年龄范围

temp_df['age_range'].unique()

array([70, '18-25', '26-35', '36-45', '46-55', '56-70'], dtype=object)

修改年龄的函数

def mod_age(df):
for i in range(df.shape[0]):
    if(df.loc[i,'age_range']==70):
        df.loc[i,'age_range']=70
    elif(df.loc[i,'age_range']=='18-25'):
        df.loc[i,'age_range']=(18+25)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='26-35'):
        df.loc[i,'age_range']=(26+35)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='36-45'):
        df.loc[i,'age_range']=(36+45)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='46-55'):
        df.loc[i,'age_range']=(46+55)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='56-70'):
        df.loc[i,'age_range']=(56+75)//2

 age_range  family_size marital_status  sum
2   70         2        Single          4
25  40         4        Single          2
5   21         2        Married         4
32  50         3        Single          3
13  30         2        Single          5

请将您的相关代码和数据以纯文本形式粘贴到问题中，而不是使用捕获。链接可能会中断，图像也不是很方便。如何进行升级？代码仅在图像中，如果数据干净且正确，转换功能应该可以工作。请给出一个可复制的示例。中给出的规则可帮助其他人查看ide确定您的实际问题并发布相关解决方案，而不是猜测和试图解决不同的问题。这是正确的，但对于您的数据帧，
df.Age.transform（Age）
给出了相同的结果…
transform（Age）
？如果我错了，请纠正我，但是
transform
需要一个聚合函数。我不确定你想做什么@SergeBallesta使用一个简单的1-1转换函数。而
df.Age
是一个
系列
。试试这个：
def Age（a）：mapping={'0-17''26-35'：35，'36-45''46-50'：50}返回mapping.get（a，56）
和
df.Age.transform（Age）
Ah您是指通过自定义函数进行映射…当然，这是另一种方法。我使用这种方法是因为它涉及的键入较少，但它接近OP显示的函数。
def mod_age(df):
for i in range(df.shape[0]):
    if(df.loc[i,'age_range']==70):
        df.loc[i,'age_range']=70
    elif(df.loc[i,'age_range']=='18-25'):
        df.loc[i,'age_range']=(18+25)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='26-35'):
        df.loc[i,'age_range']=(26+35)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='36-45'):
        df.loc[i,'age_range']=(36+45)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='46-55'):
        df.loc[i,'age_range']=(46+55)//2
    elif(df.loc[i,'age_range']=='56-70'):
        df.loc[i,'age_range']=(56+75)//2

 age_range  family_size marital_status  sum
2   70         2        Single          4
25  40         4        Single          2
5   21         2        Married         4
32  50         3        Single          3
13  30         2        Single          5