如何在pandas.DataFrame中插入满足条件的行值

在pandas.DataFrame中插入满足条件的行值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要创建一个满足条件的行数据。可以使用字典或列表的形式来表示行数据。例如，如果我们要插入满足条件的行值，可以创建一个字典，其中包含要插入的每个列的值。
2. 接下来，我们可以使用pandas的DataFrame的append()方法将满足条件的行数据添加到DataFrame中。append()方法可以接受一个字典、列表或DataFrame作为参数。
3. 如果需要插入多行满足条件的数据，可以使用循环来重复上述步骤。

以下是一个示例代码，演示如何在pandas.DataFrame中插入满足条件的行值：

import pandas as pd

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

# 创建要插入的行数据
new_row = {'Name': 'Tom', 'Age': 32, 'City': 'Tokyo'}

# 满足条件时插入行数据
if df['Age'].max() < new_row['Age']:
    df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，然后创建了要插入的行数据new_row。接下来，我们使用if语句检查满足条件时，即DataFrame中的最大年龄小于要插入的行数据的年龄时，使用append()方法将行数据添加到DataFrame中。最后，我们打印输出DataFrame以查看结果。

请注意，上述示例仅演示了如何在pandas.DataFrame中插入满足条件的行值的基本方法。实际应用中，可以根据具体需求进行适当的修改和扩展。