另一个变满足条件的数据 行数据合并到这个表，举例简单的

在Python的pandas库中，如果你想将满足特定条件的行从另一个DataFrame添加到现有表格中，可以使用`concat()`、`append()`或者`merge()`函数。这里给出一个简单例子：

假设我们有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，它们都有一个共同的键（如`id`），并且你想将`df2`中`value`大于某个值（比如`5`) 的行添加到`df1`。

首先，`df1` 看起来像这样：

df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'value': [3, 2, 4]
})
print(df1)

输出：

   id  value
0   1      3
1   2      2
2   3      4

然后，`df2` 包含一些新的行：

df2 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 4, 5],
    'value': [7, 8, 9]
})
print(df2)

输出：

   id  value
0   1      7
1   4      8
2   5      9

现在，我们可以使用`merge` 或者 `query` 来合并满足条件的数据：

# 使用 merge (内连接，只包含 df1 中有的 id，但 value 可能更新)
new_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left', condition='df2.value > 5')

# 或者使用 query（直接筛选 df2）
# 如果你已经有了一个具体的阈值，比如 5
new_df = df1.append(df2.query('value > 5'))

# 结果会像这样：
print(new_df)

输出：

   id  value
0   1      3
1   2      2
2   3      4
0   1      7
1   4      8
2   5      9

在这个例子中，`new_df` 包含了 `df1` 所有的原始行，以及 `df2` 中 `value` 大于5的行。