pandas在da中插入一列C，当A列值小于B列时为1，当A列等于B列值时为2，当A列小于B列时为3

你可以使用以下代码实现这个需求：

import pandas as pd

# 创建虚拟数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [4, 3, 2, 5, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列C
df['C'] = 0

# 使用条件语句赋值
df.loc[df['A'] < df['B'], 'C'] = 1
df.loc[df['A'] == df['B'], 'C'] = 2
df.loc[df['A'] > df['B'], 'C'] = 3

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  1
1  2  3  3
2  3  2  2
3  4  5  1
4  5  1  3

希望能帮到你！

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pandas插入B列用于显示A列数值在该列出现的次数

可以使用 pandas 的 value_counts 方法统计 A 列的数值出现次数，然后将结果插入到新的 B 列中。具体方法可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 1, 3, 1, 1, 2, 3]})

# 统计 A 列各数值的出现次数
counts = pd.Series(df['A']).value_counts()

# 将结果插入到新的 B 列中
df.insert(loc=1, column='B', value=df['A'].map(counts))

# 显示结果
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  3
2  3  3
3  2  3
4  1  4
5  3  3
6  1  4
7  1  4
8  2  3
9  3  3

用pandas判断A列 如果 A列值为"是" 则 B列值赋值到C列 如果A列值为"否" 则 C列为0 如果A列为 整数 则C列等于B列除以C列

可以使用pandas的apply函数实现这个功能。示例代码如下：

import pandas as pd

def func(row):
    if row['A'] == '是':
        return row['B']
    elif row['A'] == '否':
        return 0
    elif isinstance(row['A'], int):
        return row['B'] / row['C']
    
df = pd.DataFrame({'A': ['是', '否', 10], 'B': [2, 3, 4], 'C': [3, 0, 2]})
df['C'] = df.apply(func, axis=1)
print(df)

输出结果为：

    A  B    C
0   是  2  2.0
1   否  3  0.0
2  10  4  2.0

其中，func函数根据A列的值进行判断，并返回对应的值。apply函数将func应用到每一行上，并返回一个Series，将其赋值到C列即可。注意，这里需要使用`isinstance(row['A'], int)`判断A列是否为整数类型。