Python 如何在dataframe中划分行并将它们作为新列进行排序？

例如，我有一个如下所示的数据集：

d = {'Rank': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'Name': ["apple", "banana", "grape", "orange", "plum", "blackberry"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.head()

  Rank   Name    New Rank
0  1    apple     High
1  2    banana    High
2  3    grape     Medium
3  4    orange    Medium
4  5     plum     Low
5  6   blackberry Low

我想得到一个新的列“level”，基于rank列，我想得到一个新的rank，比如： ['High'、'Medium'、'Low']，因此对于我的数据帧，如下所示：

d = {'Rank': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'Name': ["apple", "banana", "grape", "orange", "plum", "blackberry"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.head()

  Rank   Name    New Rank
0  1    apple     High
1  2    banana    High
2  3    grape     Medium
3  4    orange    Medium
4  5     plum     Low
5  6   blackberry Low

我不确定这类计算的名称（？），因此我一直在使用诸如“排名”和“划分新排名”之类的关键字进行搜索，但我无法找到正确的帮助。（我看到了很多

.rank（）

，但这不是我想要的…）这个过程的名称是什么，我如何实现

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提前谢谢你

我会使用

cut

功能，它基本上就像一个直方图标签机，您可以为其提供自定义标签：

df=pandas.DataFrame（{'Rank'：[1,2,3,4,5,6]}）
df['New Rank']=pandas.cut（df['Rank']，箱子=3，标签=['High'，'Medium'，'Low']）

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请找出需要什么，并尝试阅读有关排名的内容function@AajKaal我读过排名函数，正如我在帖子中提到的，排名不是我想要的函数。你至少应该有一个高低中的标准