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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']= 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')
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