将 pandas 剪切操作转换为常规字符串

Question

我明白了。 pandas 剪切操作的输出：

0        (0, 20]
1        (0, 20]
2        (0, 20]
3        (0, 20]
4        (0, 20]
5        (0, 20]
6        (0, 20]
7        (0, 20]
8        (0, 20]
9        (0, 20]

如何将 (0, 20] 转换为 0 - 20？

我正在做这个：

.str.replace('(', '').str.replace(']', '').str.replace(',', ' -')

还有更好的方法吗？

Answer 1

使用

labels

的

pd.cut参数：

pd.cut(df['some_col'], bins=[0,20,40,60], labels=['0-20', '20-40', '40-60']) 

我不知道您确切的

pd.cut

命令是什么样的，但上面的代码应该可以让您很好地了解该怎么做。

使用示例：

df = pd.DataFrame({'some_col': range(5, 56, 5)})
df['cut'] = pd.cut(df['some_col'], bins=[0,20,40,60], labels=['0-20','20-40','40-60'])

输出示例：

    some_col    cut
0          5   0-20
1         10   0-20
2         15   0-20
3         20   0-20
4         25  20-40
5         30  20-40
6         35  20-40
7         40  20-40
8         45  40-60
9         50  40-60
10        55  40-60

Answer 2

假设输出被分配给变量

cut

cut.astype(str)

删除包围

cut.astype(str).str.strip('()[]')

Answer 3

因为该 Series 的每个元素都是一个 pandas 区间，所以将它们转换为字符串的最佳方法是使用它们的 'left' 和 'right' 属性。

binLabels=[f"{i.left} - {i.right}" for i in intervals]