新建一个dataframe，这个dataframe的index和columns和另一个dataframe一样

可以使用另一个dataframe的index和columns来创建一个新的dataframe，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 使用df1的index和columns创建一个新的dataframe
df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=df1.columns)

print(df2)

输出结果为：

     A    B
a  NaN  NaN
b  NaN  NaN
c  NaN  NaN

这样就创建了一个新的dataframe，它的index和columns和df1一样，但是数据都是空值。可以根据需要，用其他值填充这个新的dataframe。

相关问题

pandas新建一个dataframe

可以使用pandas中的DataFrame()函数来新建一个DataFrame。例如：

import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Jane', 'Sam'],
        'age': [30, 25, 35],
        'city': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   name  age           city
0  John   30        New York
1  Jane   25  San Francisco
2   Sam   35    Los Angeles

也可以用 numpy ndarray 或 list 来新建 DataFrame

import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns = ['a','b','c','d','e'])
print(df)

输出：

          a         b         c         d         e
0 -1.846199 -0.263414 -1.922507 -0.857989 -0.053102
1 -1.846199 -0.263414 -1.922507 -0.857989 -0.053102
2 -1.846199 -0.263414 -1.922507 -0.857989 -0.053102
3 -1.846199 -0.263414 -1.922507 -0.857989 -0.053102
4 -1.846199 -0.263414 -1.922507 -0.857989 -0.053102

从一个dataframe中剔除另一个dataframe

以下是从一个dataframe中剔除另一个dataframe的两种方法：

1. 使用merge()函数和query()函数

result = pd.merge(dataframe_b, dataframe_a, how='left', indicator=True).query("_merge=='left_only'").drop('_merge', 1)

这个方法使用merge()函数将两个dataframe合并，然后使用query()函数筛选出只在dataframe_b中出现的行，最后使用drop()函数删除多余的列。这个方法比较符合预期，但是需要注意的是，如果两个dataframe中有重复的行，这个方法只会保留一份。

2. 使用to_csv()函数和read_csv()函数

dataframe_b.to_csv('temp.csv', index=False, header=None)
result = pd.read_csv('temp.csv', names=dataframe_b.columns).drop_duplicates(keep=False)

这个方法先将dataframe_b保存为csv文件，然后使用read_csv()函数读取这个文件，并且设置names参数为dataframe_b的列名，最后使用drop_duplicates()函数删除重复的行。这个方法比较简单，但是需要注意的是，如果dataframe_b中有空值，这个方法会将空值视为不同的值。