熊猫DataFrame：如果满足多个条件，则将整数分配给新列

使用pd.cut

df = pd.DataFrame({'a': [ 
    2, 3, 5,7,8,10,100]}) 
pd.cut(df.a,bins=[1,5,10,np.inf],labels=[10,24,57]) 
Out[282]: 
0 10 
1 10 
2 10 
3 24 
4 24 
5 24 
6 57 
Name: a, dtype: category 
Categories (3, int64): [10 < 24 < 57] 

我想这样做，而无需创建功能将是非常迂回的任何方式，但它实际上不是太糟糕了功能。此外，你的条件并不真正相互关联，但我认为这是一个错字。如果你的条件比较简单，可以快速定义你的功能，让您的代码紧凑：

df['new column'] = df['a'].apply(lambda x: 10 if x < 5 else 24 if x < 10 else 57) 

，可以得到一点毛茸茸的，如果你的条件，更complicatied - 这是更容易，如果你定义的功能来管理更明确：

def f(x): 
    if x > 1 and x < 5: return 10 
    elif x >= 5 and x < 10: return 14 
    else: return 57 
df['new column'] = df['a'].apply(f) 

如果你真的想避免的功能，我能想到的是创建一个新的列表为新柱，通过你的数据迭代，然后将它添加到您的数据框填充它的最好的：

newcol = [] 
for a in df['a'].values: 
    if x > 1 and x < 5: newcol.append(10) 
    elif x >= 5 and x < 10: newcol.append(24) 
    else: newcol.append(57) 
df['newcol'] = newcol