如何在Pandas中基于月份列数值新增对应季节标识的新列

你当前的DataFrame以Month作为行索引，可通过以下两种常用方式实现季节列新增，匹配你给出的规则：12、1、2月为冬季，3-5月为春季，6-8月为夏季，9-11月为秋季：

• 方法1：字典映射（逻辑直观，自定义修改方便）

# 定义月份-季节映射规则
season_dict = {
    1: '冬季', 2: '冬季', 12: '冬季',
    3: '春季', 4: '春季', 5: '春季',
    6: '夏季', 7: '夏季', 8: '夏季',
    9: '秋季', 10: '秋季', 11: '秋季'
}
# 索引映射生成新列
df['Season'] = df.index.map(season_dict)

• 方法2：pd.cut分箱（适合规则统一的批量分类场景，代码更简洁）

import pandas as pd
# 定义分箱边界和对应标签，right=True表示区间左开右闭
bins = [0, 2, 5, 8, 11, 12]
labels = ['冬季', '春季', '夏季', '秋季', '冬季']
df['Season'] = pd.cut(df.index, bins=bins, labels=labels, right=True)

补充说明：如果后续你的Month调整为普通数据列而非索引，只需要将上述代码中的df.index替换为df['Month']即可正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jros112