Python 尝试通过使用if语句筛选另一列，在dataframe中创建新列

在我的熊猫数据框架中，尝试创建一个名为loan\u status\u的列非常好。如果贷款状态为“当前”或“已全额支付”，则应包含整数1。否则，应包含整数0

我正在使用作为我的数据集

我的问题代码是：

def loan_great():
   if (df['loan_status']).any == 'Current' or (df['loan_status']).any == 'Fully Paid':
     return 1
   else:
     return 0

df['loan_status_is_great']=df['loan_status'].apply(loan_great())

TypeError回溯（最近一次调用上次） 在（） ---->1 df['loan_status_is_great']=df['loan_status']。申请（loan_great（））

/应用中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/series.py（self、func、convert\u dtype、args、**kwds） 4043其他： 4044 values=self.astype（object.values） ->4045 mapped=lib.map\u expert（值，f，convert=convert\u数据类型） 4046 4047如果len（映射）和isinstance（映射[0]，系列）：

pandas/_libs/lib.pyx在pandas中。_libs.lib.map_infere（）

---

TypeError:“int”对象不可调用

让我们尝试另一种方法，使用

isin

创建布尔序列并转换为整数：

df['loan_status'].isin(['Current','Fully Paid']).astype(int)

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我发现numpy where函数对于这些简单的列创建来说是一个很好的选择，同时保持良好的速度。类似于以下的方法应该可以工作：

import numpy as np
df['loan_status_is_great'] = np.where(df['loan_status']=='Current'|
                                      df['loan_status']=='Fully Paid',
                                      1,
                                      0)