pandas从一个dataframe中取出两个字段合成一个新dataframe

假设有一个DataFrame `df`，其中有两个字段分别为 `field1` 和 `field2`，你可以使用如下代码将这两个字段合并成一个新的DataFrame：

new_df = df[['field1', 'field2']].copy()
new_df['new_field'] = new_df['field1'] + new_df['field2']

首先，我们使用 `df[['field1', 'field2']]` 选择 `df` 中的 `field1` 和 `field2` 两个字段，然后使用 `copy()` 方法创建一个新的DataFrame。接下来，我们使用 `new_df['field1'] + new_df['field2']` 将 `field1` 和 `field2` 字段合并成一个新的 `new_field` 字段，并将其添加到新的DataFrame中。

相关问题

python怎样提取出一个dataframe中的object类型的字段的名字

### 回答1：
我们可以使用 `df.select_dtypes` 方法来提取出 `DataFrame` 中特定类型的列。例如，下面的代码可以提取出 `DataFrame` 中 `object` 类型的列的名字：

object_columns = df.select_dtypes(['object']).columns
print(object_columns)

这段代码会打印出所有 `object` 类型的列的名字。

### 回答2：
要提取一个DataFrame中object类型的字段的名字，在Python中，可以使用以下方法：

首先，我们可以使用DataFrame的dtypes属性来获取数据框中各个列的数据类型。该方法返回一个Series，其中索引为列名，值为对应的数据类型。

然后，我们可以筛选出数据类型为object的字段。可以使用布尔索引来判断每个字段的数据类型是否为object，得到一个布尔Series。

最后，我们可以使用布尔Series的索引功能来获取对应的列名。可以使用DataFrame的columns属性来获取所有的列名，然后通过布尔索引来筛选出我们需要的列名。

下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': ['a', 'b', 'c'],
                   'C': [True, False, True]})

# 提取object类型字段的名字
object_columns = df.dtypes[df.dtypes == 'object'].index

# 打印结果
print(object_columns)

以上代码将输出：`Index(['B'], dtype='object')`，表示字段B的数据类型为object。

值得注意的是，上述方法只能判断列中的数据类型是否为object，无法判断列中的元素是否为字符串类型。如果需要过滤出包含特定字符串类型的列，可以使用迭代器或其他方法来遍历每个元素并判断其类型。

### 回答3：
要提取出一个DataFrame中的object类型字段的名字，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Anna'],
        'Age': [30, 25, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取所有object类型字段的名字
object_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()

print(object_columns)

运行以上代码，将会输出DataFrame中所有object类型字段的名字，即`['Name', 'City']`。

上述代码中，首先导入`pandas`库，然后创建了一个示例的DataFrame `df`。接着，使用`select_dtypes`函数结合`include`参数来筛选出object类型的字段，然后使用`columns.tolist()`将字段名转换为列表。最后，将获取到的字段名打印出来。

注意，在实际使用中，你需要将上述代码中的示例DataFrame替换为你自己的DataFrame变量。

python从一个字典中解析各字段数据并转成dataframe

假设你的字典中每个键的值都是一个列表，每个列表中包含的元素数量相同，表示DataFrame中的一列数据。你可以使用Pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 打印结果
print(df)

在这个例子中，我们使用from_dict()方法将字典转换为DataFrame。Pandas会自动将字典中的键转换为DataFrame中的列标签，并将字典中的值转换为DataFrame中的行数据。最后，我们打印了结果DataFrame。

如果你的字典中的值是一个嵌套的列表或字典结构，则可以使用Pandas的json_normalize()函数将其展平，然后再将其转换为DataFrame。例如：

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'A': [{'B': 1, 'C': 2}, {'B': 3, 'C': 4}], 'D': [5, 6]}

# 将数据展平
flattened_data = pd.json_normalize(data, 'A', ['D'])

# 将展平后的数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(flattened_data)

# 打印结果
print(df)

在这个例子中，我们使用json_normalize()函数将字典展平，并将展平后的数据存储在一个变量中。然后，我们使用DataFrame()函数将展平后的数据转换为DataFrame。最后，我们打印了结果DataFrame。