以下是一个示例代码，展示了如何按条件添加进行数据转换：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [25, 30, 35, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个转换函数
def add_condition(row):
    if row['Age'] > 30:
        return 'Old'
    else:
        return 'Young'

# 应用转换函数到数据框
df['Condition'] = df.apply(add_condition, axis=1)

# 打印转换后的数据框
print(df)

输出结果为：

  Name  Age Condition
0   Tom   25     Young
1  Nick   30     Young
2  John   35       Old
3   Amy   20     Young

在上面的示例中，我们使用了pandas库来处理数据框。首先，我们创建了一个包含姓名和年龄的数据字典，并将其转换为数据框。然后，我们定义了一个转换函数add_condition，该函数根据年龄添加条件。最后，我们使用apply函数将转换函数应用到数据框的每一行，并将结果添加为新的一列Condition。最后，我们打印了转换后的数据框。

这只是一个简单示例，你可以根据你的实际需求来定义自己的转换函数和条件。