如何在有条件的DataFrame中按行添加元素？

在有条件的DataFrame中按行添加元素可以通过以下步骤实现：

1. 首先，创建一个空的DataFrame，可以使用pandas库的DataFrame函数来创建一个空的DataFrame对象。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])

1. 然后，使用条件判断语句遍历原始DataFrame的每一行，根据条件判断是否需要添加元素。

for index, row in 原始DataFrame.iterrows():
    if 条件判断:
        # 添加元素到新的DataFrame中
        df = df.append(row)

1. 最后，将新的DataFrame作为结果返回或进行进一步处理。

这种方法可以根据条件选择性地添加元素到新的DataFrame中。在条件判断中，可以使用原始DataFrame的列值进行比较，也可以使用其他逻辑表达式。

以下是一个示例，假设我们有一个原始DataFrame，包含姓名和年龄两列，我们要筛选出年龄大于等于18岁的行：

import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 17, 25, 16]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建空的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄'])

# 遍历原始DataFrame的每一行，根据条件判断是否添加元素到新的DataFrame中
for index, row in df.iterrows():
    if row['年龄'] >= 18:
        new_df = new_df.append(row)

# 打印结果
print(new_df)

输出结果为：

   姓名  年龄
0  张三  20
2  王五  25

在这个示例中，我们根据年龄大于等于18岁的条件，筛选出了满足条件的行，并将其添加到了新的DataFrame中。

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