Python:根据条件向dataframe添加行

Python是一种高级编程语言，广泛应用于云计算、数据分析、人工智能等领域。在Python中，可以使用pandas库来处理和操作数据，其中的核心数据结构是DataFrame。

根据条件向DataFrame添加行，可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库并创建一个空的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])

1. 定义要添加的行数据：

new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, ...}

1. 使用append()方法将新行添加到DataFrame中：

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

其中，ignore_index=True表示忽略原有的索引，重新生成索引。

完整的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])

new_row = {'姓名': '张三', '年龄': 25, '性别': '男'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

以上代码将会输出以下结果：

   姓名  年龄 性别
0  张三  25  男

Python中的DataFrame提供了丰富的功能和方法，可以进行数据的筛选、排序、分组、聚合等操作。在云计算领域，可以利用Python的DataFrame来处理大规模的数据集，进行数据分析和机器学习等任务。

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