一度cut関数で区分けをしたカラムに対して別条件で追加で区分けを行いたい。

Question

一度指定条件で区分けを行ったカラムに対して追加で区分けを行いたい

A	B	C
10	500	1000
40	600	2000
80	3000	3000
90	3500	2500
95	3500	5000

labels=[A, B, C, D, E]
df['D'] = pd.cut(df[df['C'] >= 3000]['A'], [0,20, 40, 60, 80, 100], labels=labels ,right=False)

A	B	C	D
10	500	1000	NaN
40	600	2000	NaN
80	3000	3000	E
90	3500	2500	NaN
95	3500	5000	E
```python
labels=[A, B, C, D]
df.loc[(df['C'] >= 2000) & (df['C'] < 3000),'D'] = pd.cut(df[(df['C'] >= 2000) & (df['C'] < 3000)]['D'], [0, 25,50,75, 100], labels=labels ,right=False)

|A|B|C|D|
|:--|:--:|:--:|--:|
|10|500|1000|NaN|
|40|600|2000|B|
|80|3000|3000|E|
|90|3500|2500|NaN|
|95|3500|5000|E|

としたい

発生しているエラー
```python
ValueError: Cannot set a Categorical with another, without identical categories

区分けの条件を変えて追加で？区分けする方法はありますでしょうか？
また別の手段があれば教えていただきたいです。

Answer 1

一回目の処理でD列全てに区分けしているので、二回目がはじかれているようです。
NaN列としてDを作って、一回目も必要なところだけ区分けしてみました。

# テスト用テーブルデータ作成
import pandas as pd
import numpy as np
import io
table = """
A	B	C
10	500	1000
40	600	2000
80	3000	3000
90	3500	2500
95	3500	5000
"""
df = pd.read_table(io.StringIO(table), delimiter="\t")

# ここから処理
labels=["A", "B", "C", "D", "E"]
df['D'] = np.nan
df.loc[df['C'] >= 3000,'D'] = pd.cut(df[df['C'] >= 3000]['A'], [0,20, 40, 60, 80, 100], labels=labels ,right=False)
labels=["A", "B", "C", "D"]
df.loc[(df['C'] >= 2000) & (df['C'] < 3000),'D'] = pd.cut(df[(df['C'] >= 2000) & (df['C'] < 3000)]['A'], [0, 25,50,75, 100], labels=labels ,right=False)
print(df)
"""
    A     B     C    D
0  10   500  1000  NaN
1  40   600  2000    B
2  80  3000  3000    E
3  90  3500  2500    D
4  95  3500  5000    E
"""

Comments

[hachiroku]

解決できました。ありがとうございます。