pandas中将某一列的值赋值给一个新的dataFrame

### 回答1：
使用 `pandas` 将一列的值赋值给一个新的 `DataFrame` 的方法是：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将列 'A' 的值赋值给新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame(df['A'])

# 打印新的 DataFrame
print(new_df)

输出结果如下：

   A
0  1
1  2
2  3

你也可以使用列表推导式来完成同样的操作：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将列 'A' 的值赋值给新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame([row for row in df['A']])

# 打印新的 DataFrame
print(new_df)

输出结果同上。

### 回答2：
在pandas里，要将某一列的值赋值给一个新的dataFrame，可以使用DataFrame的copy()方法。

首先，假设我们有一个原始的dataFrame df，其中包含了多个列。要将其中的某一列赋值给一个新的dataFrame new_df，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用df[column]来选择要赋值的列，其中column是要选择的列的名称。
2. 使用copy()方法将所选列的值赋值给新的dataFrame，即new_df = df[column].copy()。
3. 现在，new_df就是一个新的dataFrame，其中包含了原始dataFrame中所选列的所有值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个包含多个列的dataFrame df
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 将列'A'的值赋值给新的dataFrame new_df
new_df = df['A'].copy()

# 打印新的dataFrame new_df
print(new_df)

运行以上代码，将得到以下输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
Name: A, dtype: int64

这里，new_df是一个新的dataFrame，包含了原始dataFrame df中列'A'的所有值。

### 回答3：
在pandas中，可以通过使用`DataFrame`的`copy`方法，将某一列的值赋值给一个新的`DataFrame`。

例如，假设有一个原始的`DataFrame`，包含以下几列数据：

   A  B   C
0  1  2   3
1  4  5   6
2  7  8   9

如果我们想要将列A的值赋值给一个新的`DataFrame`，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]})

# 将列A的值赋值给新的DataFrame
new_df = df['A'].copy()

这样，新的`DataFrame`将会包含以下数据：

0    1
1    4
2    7
Name: A, dtype: int64

需要注意的是，使用`copy`方法将某一列的值赋值给新的`DataFrame`时，会创建一个新的`Series`，而不是一个完整的`DataFrame`。如果想要将其转换为`DataFrame`，可以使用`to_frame`方法：

new_df = df['A'].copy().to_frame()

这样，新的`DataFrame`将会包含以下数据：

   A
0  1
1  4
2  7