pandas，将index名字为delay的列concat进新的dataframe

如果你想将 DataFrame 的 index 列（也就是行标签）合并进新的 DataFrame 中，可以使用 reset_index 函数将 index 列转化为普通列，然后再使用 concat 函数将指定列名的列合并到新的 DataFrame 中。具体操作如下：

假设原始 DataFrame 的名称为 df，新的 DataFrame 名称为 new_df，列名为 delay，代码如下：

import pandas as pd

df = df.reset_index()  # 将 index 列转化为普通列
new_df = pd.concat([df['delay']], axis=1)

这样，你就可以将 df 中的 index 列合并到新的 DataFrame new_df 中了。

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pandas，将columnn名字为delay的列concat进新的dataframe

可以使用 pandas 中的 concat 函数将指定列名的列合并到新的 DataFrame 中。具体操作如下：

假设原始 DataFrame 的名称为 df，新的 DataFrame 名称为 new_df，列名为 delay，代码如下：

import pandas as pd

new_df = pd.concat([df['delay']], axis=1)

这样，你就可以将 df 中的 delay 列合并到新的 DataFrame new_df 中了。

pandas，将csv文件中columnn名字为delay的列concat进新的dataframe，并去掉列名字。

可以使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件，并通过 loc[] 方法选择列，再使用 concat() 函数将所选列合并为一个新的 dataframe，最后使用 drop() 函数删除列名。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 选择 delay 列并合并为新的 dataframe
new_df = pd.concat([df.loc[:, 'delay']], axis=1)

# 删除列名
new_df.columns = [""]

其中，`[df.loc[:, 'delay']]` 选择 delay 列并将其转换为 dataframe，`axis=1` 表示按列合并。`new_df.columns = [""]` 将新的 dataframe 的列名设为空字符串。