选取一个dataframe符合要求的列生成新的dataframe可以使用什么函数

可以使用pandas的`DataFrame`的`loc`或`iloc`方法来选取特定的列生成新的DataFrame。例如，要选取名为`column_name`的列，可以使用以下代码：

new_df = old_df.loc[:, ['column_name']]

或者

new_df = old_df.iloc[:, column_number]

其中，`old_df`是原始的DataFrame，`new_df`是新的DataFrame，`column_name`是要选取的列的名称，`column_number`是要选取的列的编号。如果要选取多列，可以在列名或列编号中使用逗号分隔。

相关问题

pandas如何利用已有的dataframe新构建一个dataframe

Pandas库中的DataFrame是一种二维表格型的数据结构，可以很方便地处理数据。如果你想要基于现有的DataFrame创建一个新的DataFrame，有几种常见的方法：

1. **选择列**：你可以通过列名、布尔数组或位置索引来选取一部分列，然后将它们组合成一个新的DataFrame。例如：

   df_new = df[['column1', 'column2']]  # 选取两列

2. **运算生成新列**：对现有列进行数学运算、字符串操作等，然后指定结果作为新列添加进去。如：

   df_new = df.assign(new_column=df['old_column'] + df['another_column'])

3. **合并/拼接（Concatenate）**：如果需要在同一行或列上连接两个或更多DataFrame，可以使用`concat()`或`append()`函数。例如水平拼接：

   df_new = pd.concat([df1, df2], axis=1)  # 按列拼接

4. **分组操作（Groupby）**：通过groupby函数先对数据进行分组，然后对每个组进行聚合操作得到新的DataFrame：

   df_new = df.groupby('category').agg({'numeric_column': 'sum'})

5. **应用函数（Apply）**：使用apply系列函数（如applymap、transform、agg等），可以对DataFrame逐元素或按组应用自定义函数。

选取data特定的列生成新的data

在Python中，可以使用Pandas库来读取和操作表格数据，可以使用Pandas的DataFrame来选择特定的列，并生成一个新的DataFrame。

假设你有一个名为data的DataFrame，并且你想要选择名为'column1'和'column2'的两列，并生成一个新的DataFrame，那么你可以使用以下代码：

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

这将选取'column1'和'column2'两列，并将它们保存在一个新的DataFrame中，该DataFrame将被赋值给变量new_data。

如果你只想保留选定的列并删除其他所有列，你可以使用drop函数：

new_data = data[['column1', 'column2']].copy()
new_data.drop(new_data.columns.difference(['column1', 'column2']), axis=1, inplace=True)

这将选取'column1'和'column2'两列，并删除除这两列之外的所有列，并将结果保存在一个新的DataFrame中，该DataFrame将被赋值给变量new_data。

希望这可以帮助你选择特定的列并生成一个新的DataFrame！