如何根据条件在数据框中聚合和插入记录？

根据条件在数据框中聚合和插入记录的方法可以通过以下步骤实现：

1. 聚合数据：使用数据框的groupby方法可以根据条件对数据进行分组。首先，选择需要聚合的列，并使用groupby方法将数据按照条件进行分组。然后，可以对分组后的数据进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。最后，使用agg方法对聚合后的数据进行汇总。
2. 插入记录：使用数据框的append方法可以向数据框中插入新的记录。首先，创建一个包含新记录的数据框，并确保其列名与原数据框一致。然后，使用append方法将新数据框添加到原数据框的末尾。如果需要在指定位置插入记录，可以使用concat方法将新数据框插入到指定位置。

下面是一个示例代码，演示如何根据条件在数据框中聚合和插入记录：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件聚合数据
grouped = df.groupby('Name')
aggregated = grouped['Salary'].sum()  # 求和

# 输出聚合结果
print(aggregated)

# 插入新记录
new_record = pd.DataFrame({'Name': ['Dave'], 'Age': [40], 'Salary': [8000]})
df = df.append(new_record, ignore_index=True)

# 输出插入记录后的数据框
print(df)

这个示例中，首先根据姓名对数据框进行分组，然后计算每个人的薪水总和。接着，插入了一条新的记录，包含姓名为Dave，年龄为40，薪水为8000。最后，输出了聚合结果和插入记录后的数据框。

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