pandas把一个dataframe数据其中的两列数据取出组成一个新的dataframe

可以使用DataFrame的loc方法来进行操作，例如：
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
'score': [80, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取出name和score列组成新的DataFrame
new_df = df.loc[:, ['name', 'score']]

print(new_df)
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输出结果为：
name score
0 Alice 80
1 Bob 90
2 Charlie 85
3 David 95
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其中的:,表示取所有行，['name', 'score']表示取name和score两列。这样就可以将原数据集中的name和score两列取出来组成一个新的DataFrame。

相关问题

pandas把一个dataframe中的两列数据取出组成一个新的dataframe

可以使用下面的方法：
假设有一个名为df的DataFrame，其中有两列数据为'a'和'b'：
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
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可以使用下面的代码将这两列数据取出组成一个新的DataFrame：
new_df = df[['a', 'b']]
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这样就可以将DataFrame中的两列数据'a'和'b'取出，并组成一个新的DataFrame。

pandas把两列数据取出组成一个新的dataframe

可以使用pd.concat()函数来将两列数据组成一个新的DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列数据col1和col2，代码如下：
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})

# 取出两列数据并组成一个新的DataFrame
new_df = pd.concat([df['col1'], df['col2']], axis=1)

# 显示新的DataFrame
print(new_df)
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输出结果如下：
col1 col2
0 1 A
1 2 B
2 3 C
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通过pd.concat()函数，我们将df['col1']和df['col2']传递给它，然后设置axis=1表示按列组合数据。最后得到一个新的DataFrame new_df。