在pandas数据表中根据其中'nss'和'mcs'的值，打上标签后把标签的值列在pandas数据表中

在Pandas中，你可以根据`nss`和`mcs`这两个列的值对数据表进行分类，并将每个分类作为新的标签添加到表格中。以下是一种常见的方式：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，假设'nss'和'mcs'是你的列名
df['label'] = df.apply(lambda row: 'category_' + str(row['nss']) + '_' + str(row['mcs']), axis=1)

# 这里我们创建了一个新的列'label'，它的值由'nss'和'mcs'的组合而成，例如 'category_10_20'
# 如果你需要具体的分类规则，可以修改lambda函数的内容来适应你的需求

# 现在，df中的每一行都有一个基于'nss'和'mcs'的标签

如果你需要按照特定条件（例如nss大于某个阈值或mcs小于另一个阈值）来划分标签，可以在`apply`函数内增加相应的判断条件：

def label_function(nss, mcs):
    # 根据你的条件定义标签
    if nss > 50 and mcs < 50:
        return 'high_nss_low_mcs'
    elif nss > 50:
        return 'high_nss'
    else:
        return 'low_nss'

df['label'] = df[['nss', 'mcs']].apply(lambda x: label_function(x['nss'], x['mcs']), axis=1)