パンダでのコンディショニング

Question

私はパンダのデータフレームを取ろうとしており、いくつかの条件に基づいて小さいミディアムまたは大きな値の新しいカラム 'Size_Category'を追加した後、パンダのデータフレームオブジェクトを返します。私はこれを行うと、それは私に

シリーズの真理値があいまいであるというエラーを与える

mod_df = df.copy(deep=True) 
mod_df.loc[(mod_df['Length'] <= 300 , 'Size_Category')] = 'small' # condition, new_column 
mod_df.loc[(mod_df['Length'] <= 300 | mod_df['Length'] > 450) , 'Size_Category')] = 'medium' # condition, new_column 
mod_df.loc[(mod_df['Length'] >= 450, 'Size_Category')] = 'large' # condition, new_column 

。 a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）またはa.all（）を使用します。

どうすれば対応できますか？あなたは()が欠け

Answer 1

：

mod_df.loc[(mod_df['Length'] <= 300) | (mod_df['Length'] > 450) , 'Size_Category')] 

別の解決策は、cutを使用している：

df = pd.DataFrame({'Length': [0,10,300,400,449,450,500]}) 

bins = [-np.inf, 300, 449, np.inf] 
labels=['small','medium','large'] 
df['Size_Category'] = pd.cut(df['Length'], bins=bins, labels=labels) 
print (df) 
    Length Size_Category 
0  0   small 
1  10   small 
2  300   small 
3  400  medium 
4  449  medium 
5  450   large 
6  500   large