从excel读取数据用DataFrame存储，

1. 逐行处理，当指定多列的值满足一定条件时，取这几列的某个值作为该行的新列值.

2. 将日期划分为上、中、下旬并作为新列

1. np.where是好理解好用的函数，可以当if else的用，当某列满足一个条件时取某列的值，否则取其他列的值。像excel里的if函数，可以嵌套使用。参考python条件赋值，numpy.where() 用法详解

2.直接用df[条件语句][列名]也可以选出符合条件的列值，如：

df['新列名']=df[(df['列A']=30) | (data[col_whole]>=50) , 'rs_flag' ] = 1 #rs_value取同一行这几列的最大值 #这个又犯了将不同条件放在一起比较的错误，大于30的和大于50的条件不同，可能取出的最大值并不一定大于50 data.loc[ (data[col_night]>=30) | (data[col_day]>=30) | (data[col_whole]>=50) , 'rs_value']=data[[col_night,col_day,col_whole]].max(axis=1) data['rs_value']=np.where(data[col_whole]>=50, data[col_whole], np.where((data[col_night]>=30) | (data[col_day]>=30),data[[col_night,col_day]].max(axis=1),0))

2.根据日dd字段生成旬字段dd_xun，类似于SQL的case when；if else嵌套使用; 用df.apply函数，用lambda函数，注意语法