如何在特定条件下在dataframe中添加新行

在特定条件下向DataFrame中添加新行，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确定要添加的新行的数据和条件。假设我们有一个DataFrame对象df，包含列名为'col1'和'col2'的两列数据，我们要在满足条件col1>5的情况下添加新行。
2. 创建一个字典或列表，包含要添加的新行的数据。例如，我们要添加的新行数据为{'col1': 10, 'col2': 20}。
3. 使用条件判断语句筛选出满足条件的行索引。在本例中，我们可以使用df['col1']>5来获取满足条件的行索引。
4. 使用loc方法将新行数据添加到DataFrame中。通过指定行索引和列名，将新行数据插入到DataFrame中。例如，使用df.loc[len(df)] = {'col1': 10, 'col2': 20}将新行数据添加到DataFrame的末尾。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 要添加的新行数据
new_row = {'col1': 10, 'col2': 20}

# 筛选满足条件的行索引
condition = df['col1'] > 5
filtered_rows = df[condition].index

# 将新行数据添加到DataFrame中
for row_index in filtered_rows:
    df.loc[len(df)] = new_row

# 打印添加新行后的DataFrame
print(df)

这样，满足条件的新行数据就会被添加到DataFrame中。请注意，这只是一个示例，具体的实现方式可能因实际情况而异。在实际应用中，您可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。