如何使用条件遍历DataFrame来重新组织数据？

使用条件遍历DataFrame来重新组织数据可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd

创建一个示例DataFrame：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 30, 22],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

使用条件遍历来重新组织数据：

# 创建一个新的空DataFrame
new_df = pd.DataFrame()

# 遍历原始DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 根据条件筛选需要的行
    if row['Age'] > 25:
        # 将符合条件的行添加到新的DataFrame中
        new_df = new_df.append(row)

# 重置新DataFrame的索引
new_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

在上述代码中，我们通过遍历原始DataFrame的每一行，并根据特定条件筛选需要的行，将符合条件的行添加到新的DataFrame中。最后，通过重置新DataFrame的索引，可以得到重新组织后的数据。

这种方法可以根据不同的条件灵活地重新组织数据。例如，可以根据不同的列值、多个条件的组合、复杂的逻辑表达式等来筛选需要的行。

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