Python pandas数据帧中多if-else条件的实现

我的数据框是-

id       score
1          50
2          88
3          44
4          77
5          93

我希望我的数据框看起来像-

id       score      is_good
1          50        low
2          88        high
3          44        low
4          77        medium
5          93        high

我已经完成了以下代码-

def selector(row):
    if row['score'] >= 0 and row['score'] <= 50 :
        return "low"
    elif row['score'] > 50 and row['score'] <=80 :
        return "medium"
    else:
        return "high"

x['is_good'] = x.apply(lambda row : selector(x), axis=1)

def选择器（行）：
如果行['score']>=0，行['score']50和行['score']这是一个很好的用例：


你可以用+


您的代码中存在错误，原因是：

x['is_good'] = x.apply(lambda row : selector(x), axis=1)

应该是：

x['is_good'] = x.apply(lambda row : selector(row), axis=1)

它采用的是序列而不是行，这就是您出现错误的原因。
您可以指定“代码不工作”的含义吗？df.score.max（）。np.inf会更快吗？我想我读到一些关于在pd.cut中这不是一个好主意的东西。虽然不确定@pinegulfI认为我更喜欢它：）@pinegulf@yatu，需要什么
np.inf
你能添加一些细节吗？
np.inf
只是考虑一下边缘箱。所以从-inf到50，这是很低的。80到inf的值为high@SushanthSushanth-获取错误“AttributeError:'函数'对象没有属性'between'”
import numpy as np

df['is_good'] = (
    np.where(df.score.between(0, 50), "low",
             np.where(df.score.between(51, 80), "medium", "high"))
)

   id  score is_good
0   1     50     low
1   2     88    high
2   3     44     low
3   4     77  medium
4   5     93    high

x['is_good'] = x.apply(lambda row : selector(x), axis=1)

x['is_good'] = x.apply(lambda row : selector(row), axis=1)