Python 类型错误：'；浮动'；对象不可与apply lambda一起使用

我试图将条件应用于pandas数据帧中的列，但出现以下错误：

TypeError:“float”对象不可编辑

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22.000,25.000,27.000,35.000]
        }

Cars = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price'])

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Cars['Price']=Cars['Price'].apply（lambda x:[0如果y不遍历列表，
。将
应用到列中的每个元素

试试这句话：

Cars['Price']=Cars['Price'].apply（λx:0，如果x这里
apply
是一个不好的选择，因为引擎盖下有循环，所以在大数据中速度很慢。最好使用矢量化解决方案：


使用
apply
，函数的参数是容器的单个元素。换句话说，不是
lambda x:[0如果y My bad，我对.apply的定义解释错误
Cars ['Price'] = Cars ['Price'].apply(lambda x: [0 if y <= 25.000 else 1 for y in x])

Cars ['Price'] = np.where(Cars ['Price'] <= 25.000, 0, 1)

Cars ['Price'] = (Cars ['Price'] > 25.000).astype(int)

print (Cars)

            Brand  Price
0     Honda Civic      0
1  Toyota Corolla      0
2      Ford Focus      1
3         Audi A4      1