pandas创建dateframe同时复制另一个dateframe的列

可以使用 `pandas.DataFrame` 的 `assign` 方法来创建一个新的 DataFrame，并复制另一个 DataFrame 的列。具体实现步骤如下：

1. 创建一个空的 DataFrame；
2. 使用 `assign` 方法为该 DataFrame 添加列，其中列名为另一个 DataFrame 的列名，列值为另一个 DataFrame 的列值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建原始 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建空的新 DataFrame
df2 = pd.DataFrame()

# 复制另一个 DataFrame 的列到新 DataFrame 中
df2 = df2.assign(C=df1['A'], D=df1['B'])

print(df1)
print(df2)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

   C  D
0  1  4
1  2  5
2  3  6

可以看到，新的 DataFrame 中成功复制了另一个 DataFrame 的两列。

相关问题

pandas创建dataframe

好的，您的问题是如何使用Pandas创建DataFrame。

您可以使用以下代码创建DataFrame：

import pandas as pd

# 创建字典
data = {'name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Amy'], 
        'age': [25, 30, 28, 22], 
        'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}

# 将字典转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame
print(df)

输出：

    name  age gender
0   John   25      M
1   Mike   30      M
2  Sarah   28      F
3    Amy   22      F

这个DataFrame有3个列：name，age和gender，每个列都有4行数据。您可以根据需要修改数据和列名。

pandas 创建dataframe

Pandas是一个Python库，用于数据分析和数据操作。它提供了一个DataFrame对象，用于处理结构化数据。创建DataFrame的方法有很多种，其中最常用的是从字典、列表或CSV文件中创建。下面是一个从字典创建DataFrame的例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果为：

       name  age gender
     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M

这个例子中，我们定义了一个字典data，其中包含了三个键值对，分别是name、age和gender。然后我们使用pd.DataFrame()函数将字典转换为DataFrame对象，并将其赋值给变量df。最后我们使用print()函数输出df的内容。