dataframe保留其中两列形成新的dataframe

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含多列数据，你想保留其中两列形成新的 DataFrame，你可以使用 `loc` 或 `iloc` 方法进行切片操作。

例如，假设你想保留 `df` 中的 `column1` 和 `column2` 两列，你可以使用以下代码创建一个新的 DataFrame：

new_df = df.loc[:, ['column1', 'column2']]

或者使用以下代码：

new_df = df.iloc[:, [0, 1]]

上述代码中，`loc` 方法使用列名进行切片，而 `iloc` 方法使用列的索引进行切片。在这两种情况下，`:` 表示选取所有行。

相关问题

根据索引将一个dataframe的某两列添加到另一个dataframe的某两列

假设有两个dataframe，df1和df2，它们的结构如下：

df1：

| ID | Name |
| ---- | ------ |
| 001 | Tom |
| 002 | Jerry |
| 003 | Mary |

df2：

| ID | Age |
| ---- | --- |
| 001 | 20 |
| 002 | 18 |
| 003 | 22 |

现在要将df2的Age列和ID列添加到df1的Age和ID列中，可以使用merge函数进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2[['ID', 'Age']], on='ID')
merged_df.rename(columns={'Age': 'New_Age'}, inplace=True)
merged_df[['ID', 'New_Age']].join(df1['Name'])

解释一下代码：

1. 使用merge函数，将df1和df2根据ID列进行合并，只保留ID和Age两列。
2. 将合并后的Age列重命名为New_Age。
3. 选择ID和New_Age列，并加入df1的Name列，形成新的dataframe。

最终的结果如下：

| ID | New_Age | Name |
| ---- | ---------| ------ |
| 001 | 20 | Tom |
| 002 | 18 | Jerry |
| 003 | 22 | Mary |

只保留DataFrame中的两列数据

可以使用 `df[[列名1, 列名2]]` 来只保留 DataFrame 中的两列数据。例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含列名为 `col1`、`col2`、`col3` 的三列数据，如果只想保留 `col1` 和 `col2` 两列，可以这样操作：

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

这样就可以只保留 `col1` 和 `col2` 两列数据了。