df["new_column"] = np.where(df["create_time"] <= "2023-06-01", "0501-0601",np.where(df["create_time"]<="2023-06-09","0601-0609","0609-0717"))

你的代码是在DataFrame中使用NumPy的`np.where`函数来创建一个名为"new_column"的新列，并根据"create_time"的值进行条件判断。

根据你的代码逻辑，如果"create_time"小于等于"2023-06-01"，则新列的值为"0501-0601"；如果"create_time"小于等于"2023-06-09"，则新列的值为"0601-0609"；否则，新列的值为"0609-0717"。

请确保你的DataFrame中存在名为"create_time"的列，并且该列的数据类型是能够进行日期比较的类型（如datetime类型），否则可能会导致条件判断出错。

以下是一个示例代码，演示了如何使用NumPy的`np.where`函数在DataFrame中创建新列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "create_time": ["2023-05-30", "2023-06-01", "2023-06-05", "2023-06-10"]
})

# 根据条件判断创建新列
df["new_column"] = np.where(df["create_time"] <= "2023-06-01", "0501-0601",
                            np.where(df["create_time"] <= "2023-06-09", "0601-0609", "0609-0717"))

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame `df`，其中包含一个名为"create_time"的列。然后，我们使用`np.where`函数来根据条件判断创建一个名为"new_column"的新列，并将结果存储在DataFrame中。最后，我们打印输出整个DataFrame以查看结果。

请根据你的实际情况修改代码中的日期和列名，并确保数据类型和条件判断逻辑与你的需求相符。