我有我的数据
data = pd.DataFrame({'A':[3,50,50,60],'B':[49,5,37,59],'C':[15,34,43,6],'D':[35,39,10,25]})
如果我用这种方式切割
p = ['A','S','T','U','V','C','Z']
bins = [0,30,35,40,45,50,55,60]
data['A*'] = pd.cut(data.A,bins,labels=p)
print(data)
我懂了
A B C D A*
0 3 49 15 35 A
1 50 5 34 39 V
2 50 37 43 10 V
3 60 59 6 25 Z
我要如何切割才能得到
A B C D A*
0 3 49 15 35 3A
1 50 5 34 39 50V
2 50 37 43 10 50V
3 60 59 6 25 60Z
我试过了但是没用
for x in data.A:
p = [str(x)+'A',str(x)+'S',str(x)+'T',str(x)+'U',str(x)+'V',str(x)+'C',str(x)+'Z']
bins = [0,30,35,40,45,50,55,60]
它给我这个
A B C D A*
0 3 49 15 35 60A
1 50 5 34 39 60V
2 50 37 43 10 60V
3 60 59 6 25 60Z
也将列转换A为字符串和分类，pd.cut然后连接在一起：
p = ['A','S','T','U','V','C','Z']
bins = [0,30,35,40,45,50,55,60]
data['A*'] = data.A.astype(str) + pd.cut(data.A,bins,labels=p).astype(str)
print(data)
A B C D A*
0 3 49 15 35 3A
1 50 5 34 39 50V
2 50 37 43 10 50V
3 60 59 6 25 60Z
编辑：
要处理所有列，可以使用DataFrame.apply：
data = data.apply(lambda x: x.astype(str) + pd.cut(x,bins,labels=p).astype(str))
print(data)
A B C D
0 3A 49V 15A 35S
1 50V 5A 34S 39T
2 50V 37T 43U 10A
3 60Z 59Z 6A 25A
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