在pandas中创建额外的基于列的条件

我有一个如下所示的数据框

Tenancy_ID         Start_Date                  Cancelled_Date
1                  2011-10-02 07:18:16         2011-12-02 08:15:16
2                  2012-10-22 07:18:17         NaT
1                  2013-06-02 07:14:12         NaT
3                  2016-10-02 07:18:16         2017-03-02 08:18:15

根据以上内容，我想根据Cancelled_date中Cancelled date的可用性，创建名为Cancelled_Status的新列

预期产出：

Tenancy_ID         Start_Date                  Cancelled_Date            Cancelled_status
1                  2011-10-02 07:18:16         2011-12-02 08:15:16       Cancelled
2                  2012-10-22 07:18:17         NaT                       Not_Cancelled
1                  2013-06-02 07:14:12         NaT                       Not_Cancelled
3                  2016-10-02 07:18:16         2017-03-02 08:18:15       Cancelled

用于：

替代 :

用于：

替代 :

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你在哪里试过numpy？使用numpy看起来相对容易。你在哪里试过numpy？在哪里？用numpy看起来比较容易

df['Cancelled_status'] = np.where(df['Cancelled_Date'].isna(), 'Not_Cancelled', 'Cancelled')

df['Cancelled_status'] = np.where(df['Cancelled_Date'].notna(), 'Cancelled', 'Not_Cancelled')