要使用Pandas实现您所描述的逻辑，您可以使用numpy.select函数应用多个条件并选择相应的值。以下是如何在新列中实现逻辑：#假设df是您的DataFrame，并且根据Excel公式命名列

# Adjust column names as needed

conditions = [
    (df['P'] == 'Organisation'), df['O'],
    (df['R'] == 'Organisation'), df['Q'],
    (df['T'] == 'Organisation'), df['S'],
    (df['V'] == 'Organisation'), df['U'],
    (df['X'] == 'Organisation'), df['W'],
    (df['Z'] == 'Organisation'), df['Y'],
    (df['AB'] == 'Organisation'), df['AA']
]

# The default value if none of the conditions are met
default_value = df['AI'].shift(1)

df['NewColumn'] = np.select(conditions, default_value, default=df['AI'])

字符串
此代码假定DataFrame的结构与Excel公式类似，列为'P'、' Q'、'R'、...、' AB '、' AI '。如果列名与实际DataFrame不同，请相应调整列名。