Python 大熊猫的条件反射

我尝试获取pandas数据帧，并在根据某些条件添加值为small-medium或large的新列“Size\u Category”后返回pandas数据帧对象

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

mod_df=df.copy（deep=True）
mod_df.loc[（mod_df['Length']=450，'Size_Category'）]=“large”#条件，新列

当我这样做的时候，它给了我一个错误的说法

级数的真值是模糊的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我如何处理这个问题？

您缺少

（）

：

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如果我的回答有帮助，不要忘记接受它。谢谢

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

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