python 枚举值区间映射代码

如果你想要将一个连续的数值映射到离散的枚举值区间，可以使用Python中的字典或者使用pandas库的cut函数来实现。下面是两种不同的方法：

方法一：使用字典进行映射

def map_value_to_enum(value):
    mapping = {
        (0, 10): 'BIN_1',
        (10, 20): 'BIN_2',
        (20, 30): 'BIN_3'
    }
    for key in mapping:
        if value >= key[0] and value < key[1]:
            return mapping[key]
    return None

# 示例用法
value = 15
enum_value = map_value_to_enum(value)
print(enum_value)  # 输出: BIN_2

在这个示例中，我们定义了一个字典`mapping`，其中键是数值范围的元组，值是对应的枚举值。然后，我们定义了一个`map_value_to_enum`函数，它接受一个值作为参数，并遍历字典中的键，找到与该值所属的数值范围相匹配的枚举值。如果找到匹配的数值范围，则返回对应的枚举值；否则，返回None。

在示例用法中，我们将15作为值传递给`map_value_to_enum`函数，并打印映射后的枚举值。

方法二：使用pandas的cut函数进行映射

import pandas as pd

def map_value_to_enum(value):
    bins = [0, 10, 20, 30]
    labels = ['BIN_1', 'BIN_2', 'BIN_3']
    return pd.cut([value], bins=bins, labels=labels, right=False)[0]

# 示例用法
value = 15
enum_value = map_value_to_enum(value)
print(enum_value)  # 输出: BIN_2

在这个示例中，我们使用pandas的`cut`函数将连续的数值映射到离散的枚举值区间。我们定义了一个分箱边界列表`bins`和对应的标签列表`labels`，然后使用`cut`函数将值进行分箱并返回对应的枚举值。

在示例用法中，我们将15作为值传递给`map_value_to_enum`函数，并打印映射后的枚举值。

这两种方法都可以将连续的数值映射到离散的枚举值区间，你可以根据自己的需求选择合适的方法。希望对你有所帮助！