如何将df中的两列提取出来变成新的df

您可以使用pandas库中的`DataFrame`对象的切片操作，来提取df中的两列，并将它们组成一个新的`DataFrame`对象。

假设您要从名为df的`DataFrame`对象中提取名为col1和col2的两列，您可以使用以下代码：

new_df = df[['col1', 'col2']]

这将创建一个新的`DataFrame`对象new_df，其中包含了df中的col1和col2两列。您可以将这个代码修改为适应您的数据集，以提取您需要的两列。

需要注意的是，如果您只需要提取一列，可以使用单个方括号来选择该列，例如：`new_df = df['col1']`。但是，如果您需要提取多列，需要使用双方括号，例如：`new_df = df[['col1', 'col2']]`。

希望这可以帮助您提取df中的两列，并将它们组成一个新的`DataFrame`对象。

相关问题

用pytorch 把csv中两列数据变为数值向量

在PyTorch中，将CSV文件中的两列数据转换为数值向量通常涉及以下步骤：

1. **导入必要的库**：
首先，你需要导入`pandas`库用于读取CSV文件，并加载数据到DataFrame中，以及`torch`库来创建张量（Tensor）表示数值向量。

import pandas as pd
import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler (如果需要进行缩放)

2. **读取CSV文件**：
使用`pandas`的`read_csv()`函数加载CSV文件内容。

data_df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. **选择和准备数据**：
确定哪两列数据需要转换成数值向量，然后提取这两列。假设我们选择第`column1`和`column2`两列。

data = data_df[['column1', 'column2']]

4. **数据预处理**：
如果数据包含非数字类型，可能需要进行数据清洗和编码。例如，你可以使用`pd.to_numeric()`或`dropna()`去除缺失值。

data = data.astype(float).fillna(0) # 将非数字转化为浮点数并填充缺失值

5. **将数据转换为PyTorch张量**：
对于模型输入，PyTorch张量是最常用的形式。你可以直接使用`torch.tensor()`，或者如果你打算进行后续的归一化，也可以先创建一个`torch.Tensor`，之后再进行操作。

# 如果不需要缩放
tensor_data = torch.tensor(data.values)

# 如果需要归一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
tensor_scaled_data = torch.tensor(scaled_data)

6. **检查和保存结果**：
可以打印张量形状或查看前几项确认是否转换正确。

print(tensor_data.shape)
print(tensor_scaled_data[:5])  # 输出前5行数据