如何根据条件复制一行，根据相同条件更改一列，并将其添加回相同的pandas Dataframe

在使用pandas Dataframe时，可以根据条件复制一行，并根据相同条件更改一列，并将其添加回相同的Dataframe。具体操作如下：

首先，我们需要导入pandas库，并创建一个示例的Dataframe：

import pandas as pd

# 创建示例Dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用条件筛选来复制一行。假设我们要复制满足条件'A'列值为3的那一行，可以使用df.loc来进行筛选，并使用.copy()方法复制：

# 复制满足条件的一行
row_to_copy = df.loc[df['A'] == 3].copy()

然后，我们可以根据相同条件更改一列。假设我们要将'A'列值为3的行的'C'列值修改为999，可以通过以下方式实现：

# 根据相同条件更改一列
df.loc[df['A'] == 3, 'C'] = 999

最后，将复制的行添加回原始Dataframe可以使用append()方法：

# 将复制的行添加回原始Dataframe
df = df.append(row_to_copy, ignore_index=True)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例Dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 复制满足条件的一行
row_to_copy = df.loc[df['A'] == 3].copy()

# 根据相同条件更改一列
df.loc[df['A'] == 3, 'C'] = 999

# 将复制的行添加回原始Dataframe
df = df.append(row_to_copy, ignore_index=True)

print(df)

以上就是根据条件复制一行，根据相同条件更改一列，并将其添加回相同的pandas Dataframe的方法。在实际应用中，可以根据具体需求进行修改和扩展。