Pandas TypeError:&；的操作数类型不受支持：'；str'；和'；布尔'；使用np.select

尝试将np.select与以下代码一起使用时，我遇到了一个

类型错误：&:'str'和'bool'的操作数类型不受支持

condition = [(tt_df.loc[tt_df['RATING_BASE_AMT'] <=1000])
,(tt_df.loc[tt_df['RATING_BASE_AMT'] > 1000] & tt_df.loc[tt_df['RATING_BASE_AMT'] <=2000]),
,(tt_df.loc[tt_df['RATING_BASE_AMT'] > 2000])]

replace = [1000, 2000, 3000]

df['model_value'] = np.select(condition, replace, default = 1)

condition=[（tt_-df.loc[tt_-df['RATING_-BASE-AMT']1000]和tt_-df.loc[tt_-df['RATING_-BASE-AMT']2000]）]
替换=[100020003000]
df['model_value']=np.select（条件，替换，默认值=1）
通过以下方式创建布尔掩码列表和过滤数据帧列表：

将值转换为数字：

tt_df['RATING_BASE_AMT'] = tt_df['RATING_BASE_AMT'].astype(float)

或者，如果可能，列中的一些非数值：

tt_df['RATING_BASE_AMT'] = pd.to_numeric(tt_df['RATING_BASE_AMT'], errors='coerce')


谢谢你@jezrael。仍然得到相同的错误。“他们现在64岁了。”乔丹-哎呀，问题出在别的地方，编辑回答。
tt_df['RATING_BASE_AMT'] = pd.to_numeric(tt_df['RATING_BASE_AMT'], errors='coerce')

replace = [1000, 2000, 3000]
condition = [(df['RATING_BASE_AMT'] <=1000), 
             (df['RATING_BASE_AMT'] > 1000) & (df['RATING_BASE_AMT'] <=2000),
             (df['RATING_BASE_AMT'] > 2000)]

df['model_value'] = np.select(condition, replace, default = 1)

df['model_value1'] = pd.cut(df['RATING_BASE_AMT'], 
                          bins=[-np.inf, 1000, 2000, np.inf], 
                          labels=[1000, 2000, 3000])

print (df)
   RATING_BASE_AMT  model_value model_value1
0                4         1000         1000
1             1000         1000         1000
2              999         1000         1000
3             1001         2000         2000
4             2000         2000         2000
5             2001         3000         3000