如何根据条件在 Pandas 中构建新列（新列应输出字符串）

我正在尝试使用条件在 pandas 中创建一个列来创建定性观察。

例如，如果数据框如下所示：

      Distance      
1     1              
2     5                        
3     40              
4     15 

我想创建一个新列（我们称之为df['length']）这是对距离的观察。

例如：

if df[Distance] = 1:
  print('Short')

我希望将“Short”输入到符合条件的每一行的新列中。

或者例如：

if df[Distance] > 10:
  print('Long')

我希望符合新列中条件的每一行都是“长”。

我该怎么做呢？

我正在尝试将其写入函数中。这就是我现在所拥有的：

def trip_distance(row):    

    df = pd.read_csv('taxi_january_standard_rate.csv')

    if df['trip_distance'] > 50 :
        return "Long"

然后我尝试使用它来填充新列：

df['trip_length'] = df.apply(trip_distance , axis=1)

但它似乎不起作用。它给了我一个错误：

('Series 的真值不明确。使用 a.empty, a.bool(), a.item()、a.any() 或 a.all().', '出现在索引 0 处')

基本上，我试图对出租车数据集中的一列进行 5 个定性描述，其中对于大于某个值的每个距离，我将其描述为“长”，或者如果它接近平均值，我将其描述为“平均”等

你需要np.where https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html

 import numpy as np
 df['Length']=np.where(df['Distance']>10,'Long','Short')

如果你想要多个条件，请使用@sacul解决方案，使用np.选择 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.select.html

df['length'] = np.select([df.Distance < 2, df.Distance > 10], ['short', 'long'], 'average')