如何为可以将值划分为类的列创建python函数

我有一列“付款价值”。我想创建另一个列，并从payment_value列中分类为High、Mid和low

下面是示例输入

payment_value
0   146.87
1   204.27
2   333.52
3   336.17
4   401.92

下面是我创建的函数

def classes(datacolumn):
    sorted(datacolumn)
    Q1,Q2 = np.percentile(datacolumn, [25,75])
    if Q1 < datacolumn:
        print('Low')
    elif Q2 >= datacolumn and Q2 < datacolumn:
        print('Med')
    else:
        print('High')

错误：

数据帧的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

使用

熊猫。改为应用
。以下是一个例子：

import numpy as np
import pandas as pd


def classes(val, Q1, Q2):
    payment_value = 'None'
    if val < Q1:
        payment_value = 'Low'
    elif Q1 < val <= Q2:
        payment_value = 'Med'
    else:
        payment_value = 'High'
    return payment_value


if __name__=='__main__':

    df = pd.DataFrame(dict(payment_value=[146.87, 204.27, 333.52, 336.17, 401.92]))
    Q1,Q2 = np.percentile(df.payment_value.values, [25,75])
    df.loc[:, 'bins'] = df.loc[:, 'payment_value'].apply(classes, Q1=Q1, Q2=Q2)
    print(df)


将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
def等级（val、Q1、Q2）：
付款金额=无
如果valelif Q1排序（datacolumn）
不做什么
如果
datacolumn
是一个数据帧，则应改为使用：

datacolumn.sort_values(by='payment_value')

其次，
Q1
是一种所谓的矢量化操作，它比较Q1
，并返回一个DataFrame对象，其中
布尔结果。它不会返回布尔值，这就是为什么会得到
“数据帧的真值不明确”错误。你需要
迭代您的数据，或者按照@Michael Sidorov的建议使用
apply

最后，类函数只打印，不返回
任何东西如果你想分配一个结果，你需要让它返回一些东西
对于data3['bins']
不清楚是哪一行导致了问题，也不清楚如何运行代码。请看一看。
datacolumn.sort_values(by='payment_value')