如何使用Pandas将多个条件判断（如isnull()）的结果转换为新的列，这些结果之间用逗号隔开，表示每个单元格是非空还是包含值？

在Pandas中，你可以使用`np.where()`函数结合`isin()`、`notnull()`或者`isna()`等方法来创建一个新的列，该列基于多个条件对原始数据进行分类。首先，你需要确定哪些列和条件需要检查。假设我们有一个DataFrame `df`，你想根据`column1`和`column2`是否为空创建新列`new_column`：

import pandas as pd

# 假设 column1 和 column2 是你要检查的列
condition1 = df['column1'].notnull()  # 检查 column1 是否非空
condition2 = df['column2'].notnull()  # 同理，检查 column2 是否非空

# 使用 np.where() 将布尔系列转换为相应值（例如 '有值', '无值')
new_column_values = np.where(condition1 & condition2, '有值, 有值', 
                              np.where(condition1, '有值, 无值', '无值, 有值'))

# 创建新的 DataFrame 列
df['new_column'] = new_column_values.astype(str)

这将会生成一个新的列，其中每个单元格的内容是两个列中非空状态的组合，用逗号分隔。如果两个列都为空，则显示'无值, 无值'。