对于某个DataFrame，取其中某列，判断其中的值小于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 Pandas 库来完成这个任务，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据保存在名为 df 的 DataFrame 中，需要对名为 column_name 的列进行处理
m1 = 10
m2 = 20

def warning_level(value):
    if value < 0:
        return "不预警"
    elif value < m1:
        return "C类预警"
    elif value < m2:
        return "B类预警"
    else:
        return "A类预警"

df['预警级别'] = df[column_name].apply(warning_level)

通过 `apply()` 方法可以将 `warning_level` 函数应用到 `column_name` 列的每一个元素上，并将结果保存到新的一列 `预警级别` 中。其中 `m1` 和 `m2` 分别为参数，可以根据实际情况进行修改。