擅长:python、mysql、java
<p>您可以尝试使用<code>pandas</code>模块中的<code>cut</code>。在</p>
<p>或多或少,它被用来将连续变量分成离散的类别,比如将深度分成压力组。在</p>
<p>您需要指定一个要将数据剪切到其中的容器数组,然后对其进行标记。在</p>
<p>例如:</p>
<pre><code>import pandas as pd
import numpy as np
timestocut = [0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36]
pd.cut(timestocut, bins = np.array([-1,10,19,25,29,32, np.inf]), labels = np.array(['A','B','C','D','E','F']), right = True)
</code></pre>
<p>给予:</p>
^{pr2}$
<p>您可以看到bin有-1,因此我们包含0和<code>np.inf</code>来捕获任何无限大的内容。在</p>
<p>把它集成到你的代码中取决于你——我个人会删除dict并使用这个映射。在</p>