python之Pandas 将年龄变量分组

我有一个带有年龄的数据框 df，我正在努力将文件分类为 0 和 1 的年龄组。

df:

User_ID | Age 
35435      22 
45345      36 
63456      18 
63523      55 

我尝试了以下方法

df['Age_GroupA'] = 0 
df['Age_GroupA'][(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1 

但是得到这个错误

SettingWithCopyWarning:  
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 

为了避免它，我要使用 .loc

df['Age_GroupA'] = 0 
df['Age_GroupA'] = df.loc[(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1 

但是，这会将所有年龄标记为 1

这是我得到的

User_ID | Age | Age_GroupA 
35435      22       1 
45345      36       1 
63456      18       1 
63523      55       1 

虽然这是目标

User_ID | Age | Age_GroupA 
35435      22       1 
45345      36       0 
63456      18       1 
63523      55       0 

谢谢

请您参考如下方法:

由于同行压力 (@DSM)，我觉得有必要分解您的错误:

df['Age_GroupA'][(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1 

这是 chained indexing/assignment

接下来你尝试了什么:

df['Age_GroupA'] = df.loc[(df['Age'] >= 1) & (df['Age'] <= 25)] = 1 

是不正确的形式，当使用 loc 时你想要:

df.loc[<boolean mask>, cols of interest] = some scalar or calculated value 

像这样:

df.loc[(df['Age_MDB_S'] >= 1) & (df['Age_MDB_S'] <= 25), 'Age_GroupA'] = 1 

您也可以使用 np.where 完成此操作:

df['Age_GroupA'] = np.where( (df['Age_MDB_S'] >= 1) & (df['Age_MDB_S'] <= 25), 1, 0) 

要在一行中做到这一点，有很多方法可以做到这一点