``` pythen使用movies DF数据帧进行分析将imdb评级更改为类别categories```根据评级创建3个不同的类别: Good (7 to 10) Average (5 to 7) Bad (0 to 5)

在Python中，特别是在数据分析和Pandas库的场景下，你可以使用`pandas`对`movies` DataFrame进行操作，来根据IMDb评分将其分为三个不同的类别。首先，你需要加载DataFrame并检查评分列是否存在。以下是步骤：

1. **导入必要的库**:

   import pandas as pd

2. **加载数据**:

   movies = pd.read_csv('your_movie_data.csv')  # 假设电影数据存储在一个CSV文件中
   if 'rating' not in movies.columns:  # 检查评分列是否已存在
       raise ValueError("Rating column not found")

3. **创建分类函数**:

   def categorize_rating(rating):
       if rating >= 7 and rating <= 10:
           return 'Good'
       elif rating >= 5 and rating < 7:
           return 'Average'
       else:
           return 'Bad'

4. **应用分类到数据框**:

   movies['category'] = movies['rating'].apply(categorize_rating)

5. **结果验证**:

   movies[['title', 'rating', 'category']].head()  # 查看前几行数据确认分类是否正确