Python Dataframe有条件地向现有列添加值

是通过使用条件语句和索引操作来实现的。具体步骤如下：

1. 首先，导入所需的库，如pandas：

import pandas as pd

1. 创建一个Dataframe对象，可以通过字典或其他方式创建：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用条件语句选择满足条件的行，并通过索引操作选择要修改的列：

condition = df['Age'] > 25
df.loc[condition, 'Salary'] += 1000

上述代码中，条件语句df['Age'] > 25选择了年龄大于25的行，然后通过索引操作df.loc[condition, 'Salary']选择了要修改的Salary列，并通过+= 1000将满足条件的行的Salary值增加了1000。

1. 最后，可以打印修改后的Dataframe来验证结果：

print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
0  John   25    5000
1  Emma   28    7000
2  Mike   30    8000

可以看到，满足条件的行的Salary值已经被修改为原来的值加上1000。

对于Python Dataframe有条件地向现有列添加值的应用场景，可以是根据某些条件对数据进行筛选和修改，例如根据年龄、性别、地区等条件对数据进行分组和统计分析。

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