dataframe提取某几列建立新的dataframe
时间: 2023-08-19 11:05:17 浏览: 103
您好!要提取某几列建立新的DataFrame,您可以使用以下方法:
```python
import pandas as pd
# 假设您有一个名为df的DataFrame对象,包含多个列
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 提取某几列并建立新的DataFrame
new_df = df[['A', 'C']] # 在方括号内输入要提取的列名
# 打印新的DataFrame
print(new_df)
```
这样,您就可以通过指定要提取的列名,创建一个新的DataFrame对象new_df,其中只包含您所需的列。
希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
dataframe提取某几列
DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构,用于对表格型数据的处理和分析。当我们需要从DataFrame中提取某几列时,可以使用以下方法:
1. 通过列名提取:可以使用DataFrame的列名作为索引,使用方括号将列名传入,即可提取相应的列数据。例如,假设DataFrame的列名为"col1"、"col2"和"col3",我们想要提取"col1"和"col3"两列的数据,可以使用以下代码:
```
df[['col1', 'col3']]
```
2. 通过列索引提取:除了使用列名提取数据,还可以使用列的索引位置来提取数据。Pandas将列索引视为从0开始的整数,通过列索引提取数据的方法类似于提取行数据。例如,假设我们想要提取第1列和第3列的数据,可以使用以下代码:
```
df.iloc[:, [0, 2]]
```
其中,`df.iloc[:, [0, 2]]`表示提取所有行(:),第0和第2列的数据。
无论是使用列名还是列索引进行提取,都可以选择提取多个列。
总结起来,我们可以使用DataFrame的列名或列索引进行提取操作,通过方括号传入相应的列名或列索引,即可提取某几列数据。
dataframe提取其中某几列构成新的表
可以使用 Pandas 的 `DataFrame` 中的 `loc` 或者 `iloc` 方法来提取某几列构成新的表。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M'],
'salary': [5000, 6000, 7000]
})
# 提取 name, gender, salary 三列构成新的表
new_df = df.loc[:, ['name', 'gender', 'salary']]
# 或者使用 iloc 方法
# new_df = df.iloc[:, [0, 2, 3]]
print(new_df)
```
输出结果为:
```
name gender salary
0 Alice F 5000
1 Bob M 6000
2 Charlie M 7000
```
其中 `df.loc[:, ['name', 'gender', 'salary']]` 表示提取所有行的 `name`, `gender`, `salary` 三列,`df.iloc[:, [0, 2, 3]]` 表示提取所有行的第 0, 2, 3 列。