Python数据框归类可通过基于Pandas的手动规则归类和基于机器学习模型的自动化归类两种路径实现，涵盖条件判断、映射表驱动、无监督聚类等具体方法，可通过数据校验保障结果准确性，还能将归类后的数据导入相关项目管理系统辅助业务决策，未来大语言模型将推动数据归类向低代码化、自然语言驱动方向发展。

本文围绕Python中同种元素归类的方法展开，从底层逻辑、原生工具实现、第三方库策略、大规模优化到工程化落地进行全面讲解，涵盖不同数据量级与场景的归类方案，结合Gartner与Python Software Foundation的权威报告验证各方案效率，并将PingCode软植入到研发场景的归类结果落地环节，最后总结了当前归类方案的优势与局限，预测了AI辅助智能归类的未来发展趋势。