python - 根据系列条件创建新的 Pandas 列

Question

从 R 到 Python，我似乎无法想出一个基于有条件地检查其他列的创建新列的简单案例。

# In R, create a 'z' column based on values in x and y columns
df <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100))
df$z <- ifelse(df$x > 1.0 | df$y < -1.0, 'outlier', 'normal')
table(df$z)
# output below
normal outlier 
     66      34 

尝试使用 Python 中的等效语句:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': np.random.standard_normal(100), 'y': np.random.standard_normal(100)})
df['z'] = 'outlier' if df.x > 1.0 or df.y < -1.0 else 'normal'

但是，抛出以下异常:ValueError:Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

实现这一目标的 pythonic 方法是什么？非常感谢:)

Answer 1

试试这个:

df['z'] = np.where((df.x > 1.0) | (df.y < -1.0), 'outlier', 'normal')