在数据分析中，使用pandas处理数据时，有时需要对某列的数据进行条件筛选和修改。比如，你有一组销售数据，想把销售额低于1000的标记为“低”，高于等于1000的标记为“高”。这时就可以用pandas的`apply()`或`np.where()`轻松搞定！

💡 示例代码：

```python

import pandas as pd

import numpy as np

创建示例数据

data = {'sales': [800, 1200, 500, 1500]}

df = pd.DataFrame(data)

条件判断并修改

df['level'] = np.where(df['sales'] >= 1000, '高', '低')

print(df)

```

执行后，`level`列会显示“高”或“低”，直观反映销售情况。这种方法不仅高效，还能大幅提升数据可读性！📊✨

💡 小提示：如果你有更复杂的条件，可以结合lambda函数使用`apply()`，灵活应对各种需求哦！🎯

💡 总结：利用pandas的强大功能，让数据分析变得简单又有趣！💪🎉