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。

相关问题

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。

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2,则赋值“C类预警”，若大于2小于4，则赋值“B类预警”，若大于4，则赋值“A类预警”

可以使用 Pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设DataFrame名为df，需要判断的列名为col_name
col_name = 'column_name'

# 将小于0的值赋值为“不预警”
df.loc[df[col_name] < 0, col_name] = '不预警'

# 将大于等于0且小于2的值赋值为“C类预警”
df.loc[(df[col_name] >= 0) & (df[col_name] < 2), col_name] = 'C类预警'

# 将大于等于2且小于4的值赋值为“B类预警”
df.loc[(df[col_name] >= 2) & (df[col_name] < 4), col_name] = 'B类预警'

# 将大于等于4的值赋值为“A类预警”
df.loc[df[col_name] >= 4, col_name] = 'A类预警'

其中，`df.loc` 是 Pandas 中的一种索引方式，用于定位符合条件的行和列。上面的代码按照题目要求分别对不同的值进行赋值，最终得到的结果会保存在原 DataFrame 中。