import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("dirtydata.csv")
dfn = df.convert_dtypes()
bike_sales_ds = dfn.copy()

# Create new age column with general age range groups
age_conditions = [
    (bike_sales_ds['Age'] <= 30),
    (bike_sales_ds['Age'] >= 31) & (bike_sales_ds['Age'] <= 40),
    (bike_sales_ds['Age'] >= 41) & (bike_sales_ds['Age'] <= 55),
    (bike_sales_ds['Age'] >= 56) & (bike_sales_ds['Age'] <= 69),
    (bike_sales_ds['Age'] >= 70)
                ]
age_choices = ['30 or Less', '31 to 40', '41 to 55', '56 to 69', '70 or Older']

bike_sales_ds['Age_Range'] = np.select(age_conditions, age_choices, default='error')

The dataset I'm working from
这个数据集不是我创建的，我是前阵子从youtube视频上得到的，视频不是关于Pandas的。
错误
追溯（最近调用最后调用）：文件"C：\用户\dmcfa\PycharmProjects\自行车销售数据清理01\main.py"，第43行，bike_sales_ds ['年龄范围']= www.example.com（年龄条件，年龄选择，默认值= 0）^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^np.select应为布尔值ndarray invalid entry 0 in condlist: should be boolean ndarray
这就避免了我的错误：

df.convert_dtypes(convert_integer=False)

但是，首先是什么原因导致了这种情况呢？www.example.com（）说，无论我使用df. convert_dtypes（），该列都是Int64。pd.info() says that the column is an Int64 whether I use df.convert_dtypes().