对于某个DataFrame，取其中某列，判断其中的值若为空值，则赋值空值，若小于0，则赋值“不预警”，若大于0小于m1（参数）,则赋值“C类预警”，若大于m1（参数）小于m2（参数），则赋值“B类预警”，若大于m2（参数），则赋值“A类预警”，并将赋值结果作为新列储存

可以使用 `apply` 方法和一个自定义函数来实现这个操作。具体步骤如下：

1. 定义一个函数，输入为某一列的值，输出为对应的预警等级。
2. 使用 `apply` 方法将该函数应用到这一列，生成一个新的 Series。
3. 将这个新的 Series 作为新列添加到 DataFrame 中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义函数，根据输入的值返回预警等级
def get_warning_level(val, m1, m2):
    if pd.isna(val):
        return ''
    elif val < 0:
        return '不预警'
    elif val < m1:
        return 'C类预警'
    elif val < m2:
        return 'B类预警'
    else:
        return 'A类预警'

# 构造示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'data': [1, -2, 5, 10, 20, None]
})

# 应用函数，生成新的 Series
new_col = df['data'].apply(get_warning_level, args=(5, 15))

# 将新的 Series 作为新列添加到 DataFrame 中
df['warning_level'] = new_col

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   data warning_level
0   1.0        C类预警
1  -2.0         不预警
2   5.0        C类预警
3  10.0        B类预警
4  20.0        A类预警
5   NaN              

其中，新的列名为 `warning_level`。示例中，参数 `m1` 和 `m2` 分别设为 5 和 15，可以根据实际需求进行调整。