如何在不覆盖现有数据的情况下，根据特定行向dataframe的列添加新值

在不覆盖现有数据的情况下，根据特定行向dataframe的列添加新值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要确定要添加新值的特定行和列。假设我们要向名为df的dataframe的特定行index和列column添加新值。
2. 使用dataframe的.loc方法，通过指定行和列的索引，可以定位到要添加新值的位置。例如，使用df.loc[index, column]可以定位到特定行index和列column的位置。
3. 在定位到的位置上，可以直接赋值给新的值。例如，df.loc[index, column] = new_value。
4. 完成赋值后，dataframe中的特定行的特定列就会被添加新值，而不会影响其他行和列的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要添加新值的特定行和列
index = 1
column = 'Salary'
new_value = 5000

# 根据特定行向列添加新值
df.loc[index, column] = new_value

# 打印添加新值后的dataframe
print(df)

输出结果为：

   Name  Age  Salary
0  John   25     NaN
1  Emma   28  5000.0
2  Mike   30     NaN

在这个示例中，我们向df的第1行的'Salary'列添加了新值5000，而不影响其他行和列的数据。

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