Python 根据过滤器创建新列值

我将这些条件应用于我的数据帧。如果所有这些条件都为真，我想创建一个值为1的整数列，但我不知道如何创建最后一步

我的最终目标是在SQL中使用case样式的东西

df.loc[df['AREA'].isin([8,22,19,27,22]) | (df['AREA']==4) & (~df['REGION'].isin([53,65,86])) | (df['AREA']==1) & (df['company']==1)]

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我建议分别创建每个遮罩并传递到：

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还有什么让你特别困惑？我的疑问是，如果这些条件得到验证，如何创建这个最终的目标变量，谢谢，谢谢。但在现实生活中，我在SQl中使用了case的样式，所以我有几个组合，我的目标值将有几个不同的值。你还建议戴口罩吗？thanks@progster所以你想要df['new']=df['AREA'].isin[8,22,19,27,22]| df['AREA']==4&~df['REGION'].isin[53,65,86]| df['AREA']==1&df['company']==1？是的，我想创建一个df['new']列，如果这些条件为真，值将为1。然后我有其他条件，值将是2，以此类推，在SQL@progster-答案已编辑。为样本数据创建了3个单独的掩码。

m1 = df['AREA'].isin([8,22,19,27,22])
m2 = (df['AREA']==4) & (~df['REGION'].isin([53,65,86])) 
m3 = (df['AREA']==1) & (df['company']==1)

df['new'] = np.select([m1, m2, m3], [1,2,3], default=0)