Python:在Pandas中，根据条件从dataframe中的多个列中提取数据，然后添加到与列匹配的不同dataframe中

在Pandas中，可以使用条件筛选和索引操作来从DataFrame中提取数据，并将提取到的数据添加到与列匹配的不同DataFrame中。

首先，我们需要使用条件筛选来选择满足特定条件的行。可以使用布尔索引或使用query函数进行筛选。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，我们想要提取'marks'列中值大于80的行，可以使用以下代码：

condition = df['marks'] > 80
filtered_df = df[condition]

接下来，我们可以选择需要的列，然后将这些列添加到另一个DataFrame中。例如，假设我们有一个名为new_df的DataFrame，我们想要将'Name'和'Score'列添加到new_df中，可以使用以下代码：

new_df['Name'] = filtered_df['Name']
new_df['Score'] = filtered_df['Score']

最后，我们可以使用新DataFrame中的数据进行进一步的操作，例如进行分析或可视化。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，具体的操作取决于实际需求和数据结构。

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