pandas中根据两列 或 多列进行条件对比，生成新列【三种方法】

使用目的：

两列数量对比，收货比期望多，就是标记数量满足，否则就数量不满足
如果数量满足、日期满足，那么总体就标记满足，有一个不满足就总体标记不满足

第一种: .loc赋值

# 这里是先创建一个空列，然后再根据条件进行赋值
df['数量是否满足'] = ''
df.loc[df['收货数量']>=df['期望数量'], '数量是否满足']='数量满足'
df.loc[df['收货数量']<df['期望数量'], '数量是否满足']='数量不满足'

第二种: apply( )

# 这先定义一个判断函数
def function(a, b):
    if a >= b:
        return '数量满足'
    else:
        return '数量不满足'

df['数量是否满足'] = df.apply(lambda x : function(x['收货数量'],x['期望数量']),axis = 1)

# 一个参数与固定值进行对比。如：超过24小时确认，计确认超时
df['确认情况'] = df['订单确认时长'].apply(lambda x:'确认超时' if x>24 else '确认及时')

第三种: where( )

df['数量是否满足'] = np.where(df['收货数量']>=df['期望数量'],'数量满足','数量不满足')

# 这里是两个条件同时满足时，记得每个条件加括号。
df['总体是否满足'] = np.where((df['数量是否满足']=='数量满足') & (df['时间是否满足']=='时间满足'),'满足','不满足')