Мир аналитика данных: “Постоянно нахожу что-то новое. Не было, не было и вот опять 🤪 Я вот т…”

Постоянно нахожу что-то новое. Не было, не было и вот опять 🤪
Я вот тут показывала как я делю на группы в столбце с помощью np.where() и loc.

Допустим есть датафрейм по выручке🎩

df = pd.DataFrame({'Name': ['client_1', 'client_2', 'client_3', 'client_4','client_5'],
'Revenue': [500, 1000, 800, 3000, 2500]})

📍Мне нужен создать столбец, основываясь на данных столбца Revenue:
Разобьем выручку на следующие группы. Обычно я использую атрибут loc[]. Мне так удобнее.

df.loc[df.Revenue <1000, 'Group'] = '<1000'
df.loc[(df.Revenue >=1000)&(df.Revenue <2000), 'Group'] = '1000-2000'
df.loc[df.Revenue >=2000, 'Group'] = '>=2000'

✏️ А теперь попробуем сделать это с помощью биннинга! Есть функция cut
Вот так можно разбить на несколько тех же групп

df['Group2']=pd.cut(df['Revenue'],bins=[0,999,2000,np.inf],labels=['<1000','1000-2000', '>=2000'])

Я прям теперь даже не знаю, что мне больше нравится. Тяжело когда такой богатый выбор 💎