如何用简洁单行代码实现DataFrame双条件数值转字符串替换？

你可以用嵌套的numpy.where单行完成需求，一次性处理所有条件，避免分步修改导致列类型提前转为字符串的问题：

import numpy as np
df['Results'] = np.where(df['Results'] <= 55, 'Low', np.where(df['Results'] >= 3500, 'High', df['Results']))

逻辑很直接：先判断数值≤55的替换为"Low"，对不满足的数值再判断是否≥3500，满足则替换为"High"，剩下的数值保持原样。执行后列会转为object类型，但所有替换逻辑一步完成，不需要中间过渡值。

另外也可以用pd.cut实现，写法稍复杂但同样是单行：

import pandas as pd
import numpy as np
df['Results'] = pd.cut(df['Results'], bins=[-np.inf, 55, 3499, np.inf], labels=['Low', None, 'High']).fillna(df['Results'])

这里通过设置区间bins，把≤55的分到"Low"组，3500及以上的分到"High"组，中间区间用None标记，最后用原数值填充None即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gingerhaze