df1:
Pan_no Target Debt_aum Hml
Xxx 0 5000 Low
YYY 1 0 medium
ZZZ 0 200 Low
Aaa 1 15000 High
Yyy 1 0 High
健康）状况：
如果debt_aum =0 和target =1，那么这些行的hml 应该是Low。
Expected Output:
Pan_no Target Debt_aum Hml
Xxx 0 5000 Low
YYY 1 0 Low
ZZZ 0 200 Low
Aaa 1 15000 High
Yyy 1 0 Low
在 SQL 中，我将只编写一个更新语句。在python中我遇到了麻烦。我累了
for i in df1['hml']:
if df1[target] == 1 and df1[debt_aum] == 0:
i = 'Low'
else:
i
IIUC，你可以试试numpy.where功能：
import pandas as pd
import numpy as np
df["Hml"] = np.where(((df["Debt_aum"] == 0) & (df["Target"])), "Low", df["Hml"])
df
| 面包不 | 目标 | 债务资产 | 嗯 |
|---|---|---|---|
| xxx | 0 | 5000 | 低的 |
| 年年 | 1 | 0 | 低的 |
| ZZZ | 0 | 200 | 低的 |
| 啊啊啊 | 1 | 15000 | 高的 |
| 年年 | 1 | 0 | 低的 |
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