使用Python的Pandas实现Case When语句。

在 Pandas 中，我们可以使用 `numpy.select()` 函数来实现类似于 SQL 中的 CASE WHEN 语句。

下面是一个示例代码，假设我们有一个 DataFrame，包含名为 `score` 的列，我们想要根据分数的不同范围进行分类：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'score': [85, 90, 70, 60, 50, 95]})

# CASE WHEN 语句
conditions = [
    (df['score'] >= 90),
    (df['score'] >= 80) & (df['score'] < 90),
    (df['score'] >= 70) & (df['score'] < 80),
    (df['score'] < 70)
]
values = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 使用 numpy.select() 函数实现
df['grade'] = np.select(conditions, values)

print(df)

输出结果：

   score grade
0     85     B
1     90     A
2     70     C
3     60     D
4     50     D
5     95     A

在上面的代码中，我们定义了四个条件，分别对应分数的不同范围，然后定义了对应的分类结果。接着，我们使用 `numpy.select()` 函数将条件和结果传递给 DataFrame 的新列 `grade`，最终得到了分类结果。