new_df = df[len(df['pids']) <= 4]分析错误

这行代码中的判断条件 `len(df['pids']) <= 4` 返回的是一个布尔值，表示整个 `df['pids']` 这一列的长度是否小于等于 4。然而，这并不是我们想要的条件，我们的目的应该是判断每个单独的字符串是否长度小于等于 4。因此，我们需要对该条件进行修改。

一种正确的写法是使用 `apply` 方法来对每个字符串进行长度判断，然后使用布尔索引来选取满足条件的数据。以下是一个示例：

new_df = df[df['pids'].apply(lambda x: len(x) <= 4)]

以上代码中，我们使用 `apply` 方法将一个 lambda 函数应用到 `df['pids']` 这一列的每个元素上，该 lambda 函数返回该字符串的长度是否小于等于 4。然后，我们使用布尔索引选取满足条件的行数据。

除了使用 lambda 函数，还可以使用自定义函数来进行字符串长度判断。例如：

def check_length(x):
    return len(x) <= 4

new_df = df[df['pids'].apply(check_length)]

以上代码中，我们定义了一个名为 `check_length` 的函数，该函数接受一个参数 `x`，返回该字符串的长度是否小于等于 4。然后，我们使用 `apply` 方法将 `check_length` 函数应用到 `df['pids']` 这一列的每个元素上，返回一个布尔数组。最后，我们使用布尔索引选取满足条件的行数据。

总之，要对某一列的字符串数据进行长度判断，需要使用 `apply` 方法来对每个字符串进行操作，然后使用布尔索引来选取满足条件的数据。