在有条件的DataFrame中按行添加元素可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])
for index, row in 原始DataFrame.iterrows():
if 条件判断:
# 添加元素到新的DataFrame中
df = df.append(row)
这种方法可以根据条件选择性地添加元素到新的DataFrame中。在条件判断中,可以使用原始DataFrame的列值进行比较,也可以使用其他逻辑表达式。
以下是一个示例,假设我们有一个原始DataFrame,包含姓名和年龄两列,我们要筛选出年龄大于等于18岁的行:
import pandas as pd
# 创建原始DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [20, 17, 25, 16]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建空的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄'])
# 遍历原始DataFrame的每一行,根据条件判断是否添加元素到新的DataFrame中
for index, row in df.iterrows():
if row['年龄'] >= 18:
new_df = new_df.append(row)
# 打印结果
print(new_df)
输出结果为:
姓名 年龄
0 张三 20
2 王五 25
在这个示例中,我们根据年龄大于等于18岁的条件,筛选出了满足条件的行,并将其添加到了新的DataFrame中。
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