Python apply 使用多条件赋值

在Python中，`apply()`函数通常用于对Pandas DataFrame中的每一行或每一列应用特定的操作，但它本身并不支持直接的多条件赋值，也就是说，它不具备类似其他语言里三元表达式那样的条件判断功能。如果你想根据某些条件来赋值，你需要结合使用`apply()`和其他操作。

例如，如果你想要根据某个条件给DataFrame的一个列做不同的处理，可以先创建一个新的Series，然后在其中使用条件控制来生成新的值，最后将这个新Series应用到原始DataFrame上。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame df，需要根据column_name列的值进行条件赋值
df['new_column'] = df.apply(lambda row: 'value1' if condition(row['column_name']) else 'value2', axis=1)

在这个例子中，`condition(row['column_name'])`是你自定义的条件函数，它接受一行数据并返回True或False，`axis=1`表示按行操作。如果条件满足，`value1`会被赋予新列；否则，`value2`会被赋予。