Если хочется сделать классификацию значений из числового в категориальный тип по заранее обозначенным диапазонам, то первое, что приходит на ум — сделать функцию и применить через apply().

Оказывается есть способы, которые работают быстрее:

1️⃣ Через loc : сделать несколько конструкций с loc, которые будут по-очереди прогонять условия и изменять значение категории (важно заметить, что тут нужно, чтобы условия были от максимального к минимальному). Получаем 77 мс вместо 131 мс на 540К значений.

2️⃣ Самый быстрый. Через метод cut() : этот метод позволяет разбить данные на бины (корзинки) в соответствии с заранее обозначенными диапазонами. А затем каждому бину можно назначить название с помощью параметра labels. Параметр include_lowest указывает на то, что нижняя граница корзины попадает в соответствующую корзину, а не в предыдущую. Метод cut() выдаёт 22 мс (!) на 540К значений. Судя по исходному коду, это всё магия numpy 💫

В погоне за скоростью важно всегда экспериментировать с решениями 💪