在Python的Pandas庫中，可以使用np.where()函數或者pd.cut()函數來模擬CASE WHEN功能。

1. 使用np.where()函數：

np.where()函數可以根據指定的條件返回不同的值。其語法格式為：np.where(condition, value_if_true, value_if_false)。其中，condition是要測試的條件，value_if_true是條件為真時返回的值，value_if_false是條件為假時返回的值。

例如，下面的代碼將根據列A中的值生成一個新列B，如果A的值大于10，則B的值為"大于10"，否則為"小于等于10"：

import pandas as pd
import numpy as np

# 創建一個示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [5, 12, 7, 15, 3]})

# 使用np.where()函數模擬CASE WHEN功能
df['B'] = np.where(df['A'] > 10, '大于10', '小于等于10')

print(df)

2. 使用pd.cut()函數：

pd.cut()函數可以將連續型數據劃分為多個區間，并返回每個數據屬于哪個區間。其語法格式為：pd.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False)。其中，x是要劃分的數據列，bins是劃分區間的列表，labels是每個區間的標簽（可選），right表示區間的右側是否包含（默認為True），include_lowest表示是否將最小值包含在第一個區間內（默認為False）。

雖然pd.cut()函數主要用于劃分區間，但可以通過一些技巧來模擬CASE WHEN功能。例如，下面的代碼將根據列A中的值生成一個新列B，如果A的值大于10，則B的值為"大于10"，否則為"小于等于10"：

import pandas as pd

# 創建一個示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [5, 12, 7, 15, 3]})

# 使用pd.cut()函數模擬CASE WHEN功能
df['B'] = pd.cut(df['A'], bins=[0, 10, np.inf], labels=['小于等于10', '大于10'])

print(df)

請注意，pd.cut()函數返回的是區間標簽，而不是具體的值。如果需要返回具體的值，可以使用map()函數將區間標簽映射到具體的值。例如，可以將上面的代碼修改為：

import pandas as pd

# 創建一個示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [5, 12, 7, 15, 3]})

# 使用pd.cut()函數獲取區間標簽
labels = pd.cut(df['A'], bins=[0, 10, np.inf], labels=['小于等于10', '大于10'])

# 使用map()函數將區間標簽映射到具體的值
df['B'] = labels.map({'小于等于10': '小于等于10', '大于10': '大于10'})

print(df)