更改Pandas DataFrame中某些条件的值，并将其保存到新的df中，而不影响原始df

在Pandas中，我们可以使用条件语句来更改DataFrame中某些条件的值，并将其保存到新的DataFrame中，而不影响原始DataFrame。下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用条件语句和布尔索引来更改DataFrame中某些条件的值。以下是一种常见的方法：

1. 首先，我们需要使用布尔索引来选择满足特定条件的行。例如，我们可以使用以下代码选择所有"age"列大于等于30的行：

condition = df['age'] >= 30
selected_rows = df[condition]

1. 接下来，我们可以使用索引和列名来选择要更改的特定列。例如，我们可以使用以下代码将满足条件的行中的"salary"列的值更改为新的值：

selected_rows.loc[:, 'salary'] = new_value

1. 最后，我们可以创建一个新的DataFrame来保存更改后的结果，以避免影响原始DataFrame。例如，我们可以使用以下代码创建一个新的DataFrame：

new_df = df.copy()

1. 将更改后的值复制到新的DataFrame中。例如，我们可以使用以下代码将更改后的值复制到新的DataFrame中：

new_df.loc[condition, 'salary'] = selected_rows['salary']

这样，我们就成功地将满足条件的行中的特定列的值更改为新的值，并将其保存到新的DataFrame中，而不影响原始DataFrame。

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