这取决于你到底想做什么。
如果需要遍历所有行，请使用iterrows（警告，它很慢！）：

with open("text.txt","a") as myfile:
    for key, row in df.iterrows():
        if (row['similarity'] > 0.5) and ('POSITIF' in row['polarity']):
            myfile.write("text appended \n")

如果要在任何行同时满足这两个条件时追加行：

if (df['similarity'].gt(0.5) & df['polarity'].str.contains('POSITIF')).any():
    with open("text.txt","a") as myfile:
        myfile.write("text appended \n")

要创建一个包含pandals DataFrame的if条件的函数，可以使用以下步骤：
1.导入Pandas库并创建DataFrame
1.定义将DataFrame作为输入的函数
1.使用if语句检查DataFrame上的条件
1.对DataFrame执行所需的操作，例如基于条件选择特定的列或行
1.返回修改后的DataFrame
下面是一个示例，说明如何创建一个函数来筛选DataFrame，使其仅包含特定列的值大于特定阈值的行：

import pandas as pd

# create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def filter_df(df):
  # check if the value in column 'A' is greater than 2
  if df['A'] > 2:
    # filter the DataFrame to only include rows where column 'A' is greater 
 than 2
    df = df[df['A'] > 2]
  return df

# apply the function to the DataFrame
filtered_df = filter_df(df)

# display the filtered DataFrame
print(filtered_df)

在此示例中，函数filter_df()将DataFrame作为输入，并使用if语句检查列“A”中的值是否大于2。如果条件为true，则函数将筛选DataFrame，使其仅包含列“A”大于2的行。然后返回修改后的DataFrame。