Pandas数据帧的条件追加列表

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，其中最重要的数据结构之一是数据帧（DataFrame）。数据帧是一个二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

条件追加列表是指在数据帧中根据一定的条件将符合条件的数据追加到数据帧的末尾。在Pandas中，可以使用条件语句和布尔索引来实现条件追加列表的操作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas进行条件追加列表：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 定义一个条件
condition = df['Age'] > 30

# 创建一个待追加的列表
new_data = [{'Name': 'John', 'Age': 35, 'Gender': 'Male'},
            {'Name': 'Emma', 'Age': 28, 'Gender': 'Female'},
            {'Name': 'Michael', 'Age': 42, 'Gender': 'Male'}]

# 将符合条件的数据追加到数据帧的末尾
df = df.append(pd.DataFrame(new_data), ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个空的数据帧df，然后定义了一个条件condition，该条件表示年龄大于30岁的数据。接下来，我们创建了一个待追加的列表new_data，其中包含了三个字典，每个字典表示一个数据记录。最后，我们使用append方法将符合条件的数据追加到数据帧的末尾，并通过ignore_index=True参数重新设置了索引。

这样，我们就实现了Pandas数据帧的条件追加列表操作。

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