pythondataframe列作为新dataframe

可以使用 Pandas 库中的 `DataFrame` 构造函数和索引操作来选择某一列并创建一个新的 DataFrame。例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含多列数据。要选择其中一列并将其作为新的 DataFrame，可以使用以下代码：

new_df = pd.DataFrame(df['column_name'])

其中 `column_name` 是要选择的列的名称。这将创建一个名为 `new_df` 的新 DataFrame，其中只包含指定的列数据。

如果需要选择多个列，可以使用以下方式：

new_df = pd.DataFrame(df[['column_1', 'column_2', ...]])

这将创建一个新的 DataFrame `new_df`，其中包含了指定的多个列数据。

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相关问题

Python dataframe列重命名

在Python的pandas库中，可以使用rename()方法来重命名DataFrame中的列。具体操作如下：

1. 通过传递一个字典来重命名列名，其中字典的键为原始列名，值为新列名：

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

2. 通过传递一个函数来重命名列名，该函数将当前的列名作为输入，并返回新的列名：

df.rename(columns=lambda x: x.replace('old_string', 'new_string'), inplace=True)

需要注意的是，以上两种方法均需要设置inplace参数为True，才会直接在原始DataFrame上进行修改。如果不设置inplace参数或设置为False，则会返回一个新的DataFrame，而原始DataFrame不会发生变化。

python dataframe 列排序

Python中的DataFrame可以使用sort_values()方法对列进行排序。该方法可以接受一个或多个列名作为参数，并指定升序或降序排列。例如，以下代码将按照“age”列的升序排列DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 20, 30, 35],
                   'salary': [50000, 60000, 70000, 80000]})

df = df.sort_values('age', ascending=True)

print(df)

输出结果为：

       name  age  salary
1       Bob   20   60000
     Alice   25   50000
2   Charlie   30   70000
3     David   35   80000

以上代码中，sort_values()方法的参数为“age”，并指定升序排列。如果要按照多个列进行排序，可以将列名作为一个列表传递给sort_values()方法。例如，以下代码将按照“age”列和“salary”列的升序排列DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 20, 30, 35],
                   'salary': [50000, 60000, 70000, 80000]})

df = df.sort_values(['age', 'salary'], ascending=[True, True])

print(df)

输出结果为：

       name  age  salary
1       Bob   20   60000
     Alice   25   50000
2   Charlie   30   70000
3     David   35   80000

以上代码中，sort_values()方法的参数为一个列表，包含“age”列和“salary”列，并指定升序排列。ascending参数也是一个列表，指定每个列的排序方式。