pandas遍历dataframe，将符合条件的row，放入新的dataframe

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame来存放符合条件的行
新的df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历原始DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    # 在这里放入你的条件
    if row['column_name'] > 10:  # 以列的某个条件为例
        # 将符合条件的行添加到新的DataFrame中
        新的df = pd.concat([新的df, pd.DataFrame(row).T])

# 打印新的DataFrame
print(新的df)

案例：

    df_xmind = pd.DataFrame()
    # path =  '/app/stock/stock/jishu_stock/z_stockdata/qiang_qushi_stocks.csv'
    data = pd.read_csv(path, dtype={'code': str})
    print data

    for index, row in data.iterrows():
        name=row['name']
        # df_xmind.append(row)
        # print index
        # print row

        df_xmind = pd.concat([df_xmind,pd.DataFrame(row).T])

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