pandas把两列数据取出组成一个新的dataframe
时间: 2023-11-28 22:50:29 浏览: 45
可以使用`pd.concat()`函数来将两列数据组成一个新的DataFrame。假设我们有一个名为`df`的DataFrame,其中包含两列数据`col1`和`col2`,代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})
# 取出两列数据并组成一个新的DataFrame
new_df = pd.concat([df['col1'], df['col2']], axis=1)
# 显示新的DataFrame
print(new_df)
```
输出结果如下:
```
col1 col2
0 1 A
1 2 B
2 3 C
```
通过`pd.concat()`函数,我们将`df['col1']`和`df['col2']`传递给它,然后设置`axis=1`表示按列组合数据。最后得到一个新的DataFrame `new_df`。
相关问题
pandas把两列数据组成一个新的dataframe
可以使用`pandas`中的`concat`函数将两列数据合并成一个新的`DataFrame`。假设你有两个`Series`对象 `s1` 和 `s2`,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建两个Series对象
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
# 使用concat函数将两个Series对象合并成一个DataFrame
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
# 打印新的DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
0 1
0 1 a
1 2 b
2 3 c
```
其中,`axis=1`表示按列进行合并,如果想按行进行合并,则可以将`axis`设置为`0`。
pandas把一个dataframe中的两列数据取出组成一个新的dataframe
可以使用下面的方法:
假设有一个名为df的DataFrame,其中有两列数据为'a'和'b':
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
```
可以使用下面的代码将这两列数据取出组成一个新的DataFrame:
```
new_df = df[['a', 'b']]
```
这样就可以将DataFrame中的两列数据'a'和'b'取出,并组成一个新的DataFrame。