Python 如何标记或标记数据帧的实例，而不是删除它们？

我正在执行一些操作以删除矩阵的某些元素：

df[df.apply(lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1)]

df[df.apply（λx:np.abs（x-x.std（））/x.mean（）<5）。全部（轴=1）]

上述代码的问题在于，它正在删除与lambda函数不匹配的元素。如何用

True

或

False

标记它们，而不是将它们从数据帧中删除？

选项1 您可以根据条件将True或False分配给数据帧中的所有单元格：

df[df.apply(lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1)]= True 
df[~df.apply(lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1)]= False

或

或者使用df.assign和np.where，如下所示：

df.assign(label=np.where(df.apply(
       lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1), 
       True, False))

df.assign（label=np.where（df.apply(
λx:np.abs（x-x.std（））/x.mean（）<5.all（轴=1），
对，错）

标记或标记每行中的所有元素？是，标记它们@Divakar考虑添加一个示例案例。@Divakar这里有一些示例数据，表示最小的示例和预期输出：）@tumbleweed您可以共享一个示例数据框吗？@tumbleweed检查选项3和np。where@tumbleweed我猜是因为混合型。。我不确定，正确值和错误值对应于哪个？。。。我想我是糊涂了？@风滚草True适用于条件为True的任何行，False适用于其他行。。

df['label'] = True 
df[~df.apply(
     lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5
   ).all(axis=1)]['label']= False

df['label'] = np.where(df.apply(
       lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1), 
       True, False)

df.assign(label=np.where(df.apply(
       lambda x: np.abs(x - x.std()) / x.mean() < 5).all(axis=1), 
       True, False))