如何过滤数据帧中符合特定条件的行，并将其放入新的数据帧中？

在云计算领域中，过滤数据帧中符合特定条件的行，并将其放入新的数据帧中的方法可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块，如pandas库用于数据处理和分析。
2. 读取原始数据帧，可以使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数，指定数据源和文件格式。
3. 利用条件语句筛选符合特定条件的行。例如，使用pandas的loc[]函数进行条件索引，通过指定条件来选择行。
4. 创建一个新的数据帧，并将满足条件的行复制到新的数据帧中。可以使用pandas的DataFrame()函数创建一个新的数据帧，并使用复制函数如copy()将满足条件的行复制到新数据帧中。
5. 可选的步骤是对新数据帧进行进一步的数据处理、分析或可视化操作，根据实际需求进行相应的处理。
6. 最后，可以将新数据帧保存为新的文件或以其他形式输出，如CSV、Excel等。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤符合条件的行
filtered_df = df.loc[df['column_name'] == 'condition']

# 创建新的数据帧并复制满足条件的行
new_df = pd.DataFrame()
new_df = new_df.append(filtered_df.copy())

# 可选的数据处理、分析或可视化操作
# ...

# 输出结果
new_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

这样，你就可以根据特定条件将符合条件的行过滤并放入新的数据帧中了。在这个过程中，pandas库提供了强大的数据处理和筛选功能，可以帮助简化和加速这一过程。

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