Присвоить строке в df значение, в зависимости от значения ее в другом столбце

import pandas as pd
df = pd.read_csv('df_50.csv', sep=',')
columns = df.columns
print(columns)
Index(['Unnamed: 0', 'SKU', 'Название', 'Цена'], dtype='object')

df.head(10)
Unnamed: 0  SKU Название    Цена
0   0   367836717   Подгузники-трусики Pampers Pants Малышарики Во...  3804
1   1   365835951   Трусики Pampers Pants, 9-15 кг, размер 4, 72 шт    2196
2   2   33784345    Подгузники Huggies Elite Soft, 12-22 кг (разме...  3503
3   3   365835765   Трусики Pampers Pants 6-11 кг, размер 3, 86 шт.    1800
4   4   365835958   Трусики Pampers Pants, 12-17 кг, размер 5, 66 шт   2101
5   5   367836703   Подгузники-трусики Pampers Pants Малышарики Во...  4829
6   6   231555166   Молочко детское Kabrita Gold 4, с 18 месяцев, ... 2499
7   7   139272327   Подгузники Pampers Active Baby-Dry для малышей...   3759
8   8   365806915   Молочко детское Nestle NAN 4 OPTIPRO для роста... 1423
9   9   147565675   MOONY  Подгузники-трусики для девочек размер 5...  4216

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.read_csv('df_50.csv', sep=',')
columns = df.columns
 
ques = (["менее 1000 руб."] +
        ["1000-3000 руб."]*2 +
        ["3000-5000 руб."]*2 +
        ["5000-7000 руб."]*2 +
        ["7000-10000 руб."]*3 +
        ["10000-15000 руб"]*5 +
        ["15000-20000 руб"]*5 +
        ["20000-25000 руб"]*5 +
        ["25000-30000 руб"]*5 +
        ["30000-50000 руб"]*20)
ques += ['']*(df['Цена'].max()//1000-len(ques)+1)
 
df['Сегмент цены'] = df['Цена'].map(lambda x: ques[x//1000])
 
df