Pandas DataFrame按列值分配分类函数仅两类生效求助

你的assign_SOP函数存在列名误用的错误，这是中间分类不生效的核心原因：

• 函数目标是基于Strikeouts per Pitches列划分分类，但中间两个elif条件里错误使用了Strikes per Pitches列做判断（和assign_SP函数的逻辑搞混了）。
• 这种错位导致Average和Above Average的匹配条件几乎无法触发，最终只有首尾两个分类能生效。

修正后的函数 #

把所有判断条件统一为Strikeouts per Pitches，同时简化逻辑写法：

def assign_SOP(df):
    sop = df['Strikeouts per Pitches']
    if sop <= 0.053571:  
        return 'Below average'
    elif 0.053571 < sop < 0.059794:
        return 'Average'
    elif 0.059794 <= sop < 0.068870:
        return 'Above Average'
    else:
        return 'Elite'

更高效的替代方案 #

针对这类区间分类需求，推荐用pd.cut替代apply，大数据集下效率提升明显：

import pandas as pd

bins = [-float('inf'), 0.053571, 0.059794, 0.068870, float('inf')]
labels = ['Below average', 'Average', 'Above Average', 'Elite']
df_MLB['SOP Category'] = pd.cut(df_MLB['Strikeouts per Pitches'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabian