저는 아래 코드와 같이 새로운 column에 각 수업의 희망 수강생 수가 5보다 적은지를 나타내는 boolean 값을 넣어주고 status에 반영한 다음 다시 그 column을 지워주는 식으로 번거롭게 작업했는데,
질문 작성자님과 Randy님 덕분에 훨씬 편리한 메소드인 df.isin()을 배워가네요.. 감사합니다!!
### Code
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import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/enrolment_1.csv')


### 코드를 작성하세요.
inform1_idx = (df['year'] == 1) & (df['course name'] == 'information technology')
commerce4_idx = (df['year'] ==4) & (df['course name'] == 'commerce')
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course_counts = df['course name'].value_counts()
less5_list = list(course_counts[course_counts < 5].index)
df['less5'] = [a in less5_list for a in df['course name']]
less5_idx = df['less5'] == True
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df['status'] = 'allowed'
df.loc[inform1_idx | commerce4_idx | less5_idx, 'status'] = 'not allowed'
df.drop('less5', axis='columns', inplace=True)
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### 정답 출력
df

아 그리고 참고로, time 모듈의 time 메소드를 이용해서 같은 결과를 내는데 걸리는 시간을 비교해봤는데,
제 경우에 for문을 돌리는 것보다 질문 작성자님이 시도한 방법이 훨씬 빠르게 나왔습니다!