Binning 以离散化 python 中的数值变量 [duplicate]

问：

我想将数据框的数值变量装箱，使其成为分类变量。我的变量中的值范围为 1-16，您可以在此处看到它的输出值计数。

2     23660
4     11051
1      6911
6      4350
3      3876
5      2596
8      1198
7       781
10      291
9       241
12      107
16       51
11       50
14       38
13       25
15       13

我想将每个大于 8 的值都装箱到字符串值“8+”中。

我尝试了以下代码：

df['var1_binned'] = pd.cut(df['var1'], bins=[0,1,2,3,4,5,6,7,8], labels=['1','2','3','4','5','6','7','8+'])
print(df['var1_binned'].value_counts())

但我只收到了以下输出：

2     23660
4     11051
1      6911
6      4350
3      3876
5      2596
8+     1198
7       781
Name: var1_binned, dtype: int64

不知何故，它只用 1-8 的值标记每一行，但完全排除了 8 以上的所有内容。 有人可以帮忙吗？