Pandas 如何使用Python为转置数据帧中的每个单元格实现if-else语句

我是Python新手
在使用Pandas转换.csv原始文件后，我不知道如何为每个数据合并if-else语句

我使用Pandas转换的数据：

Voltage 0.2V 0.4V 0.6V 0.8V 1V 1.2V
Point A 0 15 100 5000 300 50
Point B 10000 4000 500 10 0 0
Point C 0 10 40 200 400 1000

A点、B点和C点的每个数据中的预期条件语句

    If (data = 0){
    State = 0;
    }
    elsif (data >0 and data <= 10){
    State = 1;
    }
    elsif (data >10 and data <= 100){
    State = 2;
    }
    elsif (data >100 and data <= 1000){
    State = 3;
    }
    elsif (data >1000 and data <= 10000){
    State = 4;
    }
    else {
    State = "Invalid";
    }

将转换后的数据帧用于Series by、add missing category by和重塑by：

打印（df）
电压0.2V 0.4V 0.6V 0.8V 1V 1.2V
0点A 100000 15 100 5000 300 50与Series by的转换数据帧一起使用，添加缺少的category by和重塑by：

打印（df）
电压0.2V 0.4V 0.6V 0.8V 1V 1.2V
0分A 100000 15100 5000 300 50
Voltage 0.2V 0.4V 0.6V 0.8V 1V 1.2V
Point A 0 2 2 4 3 2
Point B 4 4 3 1 0 0
Point C 0 1 2 3 3 3

print (df)
   Voltage    0.2V  0.4V  0.6V  0.8V   1V  1.2V
0  Point A  100000    15   100  5000  300    50 <-changed first value for invalid
1  Point B   10000  4000   500    10    0     0
2  Point C       0    10    40   200  400  1000

df = df.set_index('Voltage')
s = pd.cut(df.stack(),
            bins=[-np.inf, 0,10,100,1000,10000], 
            labels=[0, 1,2,3,4], 
            right=True)
s = s.cat.add_categories(['Invalid'])
df1 = s.unstack().fillna('Invalid')
print (df1)
            0.2V 0.4V 0.6V 0.8V 1V 1.2V
Voltage                                
Point A  Invalid    2    2    4  3    2
Point B        4    4    3    1  0    0
Point C        0    1    2    3  3    3