在数据处理和分析中，Pandas是一个强大的工具，尤其是在处理时间序列数据和进行条件赋值时。然而，如何高效地处理这些任务却常常让初学者头痛。本文将通过一个实际案例，展示如何利用Pandas的apply函数以及DataFrame的索引功能来实现复杂的条件赋值操作。
背景介绍
假设我们有一份酒店入住日志（df_entry_log），记录了每个客人入住的日期和时间段（AM/PM），以及他们前一天和后一天的工作日。我们还有一份详细的行李重量记录（df_details），这份记录按客人姓名和日期给出了每天的行李重量。我们的目标是根据入住时间段，动态地为df_entry_log添加一个新的列bag_weight，其值取决于时间段是上午还是下午。
数据集
df_entry_log
guest entry_date AM_PM prev_wrk_day next_wrk_day 1 janet 2007-01-17 PM 2007-01-16 2007-01-18 2 janet 2007-04-25 AM 2007-04-24 2007-04-26 3 janet 2007-07-25 AM 2007-07-24 2007-
