Python 根据值，显示通过或失败

我想检查一下上述计算的值。如果恢复%的值在 90-110%，我想表明它通过了，如果没有，就失败了，并将声明（通过或失败）放在QC结果列下

例如，由于回收率%在可接受范围内，因此两个值的QC结果列下都应显示“通过”一词

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只需使用两个条件中的

&

将其设置为

真

/

假

，然后将

真

/

假

映射为

通过

/

失败

toc_ccv.insert(11, 'QC Result', '')
toc_ccv['Recovery (%)'] = toc_ccv['TOC (ppmC)']/ toc_ccv['Prepared Value (ppmC)'] * 100
toc_ccv['Abs Difference'] = abs(toc_ccv['TOC (ppmC)']-toc_ccv['Prepared Value (ppmC)'])

---

df['QC Result']=（（df['Recovery（%）']>=90）和（df['Recovery（%）']=90）和（df['%']=90）和（df['%']你能把你尝试过的和不成功的都包括进来吗？我尝试过了，如果出现了错误。我知道很难用语言来表达我想要实现的目标，但我正在做一个简单的计算，并转换成百分比。现在如果百分比在90-110之间，我的结果是通过的，如果没有，他们就失败了。请重复，然后从t开始他说，“告诉我如何解决这个编码问题”不是堆栈溢出问题。我们希望你做出诚实的尝试，然后问一个关于你的算法或技术的具体问题。啊，好的
df['QC Result'] = ((df['Recovery (%)'] >= 90) & (df['Recovery (%)'] <= 110)).replace({True: 'Pass', False: 'Fail'})

import pandas as pd

data = {'%':[94.33, 88.11, 111.93, 110.00, 90.00]}

df = pd.DataFrame(data)
#if print(df) get A below
df['result'] = ((df['%'] >= 90) & (df['%'] <= 110)).replace({True: 'Pass', False: 'Fail'})
#if print(df) get B below
df = pd.DataFrame(data)
#if print(df) get A below
df['result'] = (df['%'] >= 90) & (df['%'] <= 110)
#if print(df) get C below
pf_dict = {True: 'Pass', False: 'Fail'}
df['result']=df['result'].replace(pf_dict)
#if print(df) get B below

#PRINT A
        %
0   94.33
1   88.11
2  111.93
3  110.00
4   90.00
#PRINT B
        % result
0   94.33   Pass
1   88.11   Fail
2  111.93   Fail
3  110.00   Pass
4   90.00   Pass
#PRINT C    
        %  result
0   94.33    True
1   88.11   False
2  111.93   False
3  110.00    True
4   90.00    True