pandas a\b两列 需要同时满足[('a',2),('c',3)]条件的数据，是一个集合数据，需要同时满足集合中子集合数据

如果您希望同时满足集合中的子集合数据条件，您可以使用 Pandas 的 `isin()` 方法来实现。假设您的数据框名为 `df`，其中包含两列 'a' 和 'b'，您可以按以下方式筛选出同时满足 [('a', 2), ('c', 3)] 条件的数据：

conditions = [('a', 2), ('c', 3)]
df_subset = df[df[['a', 'b']].apply(tuple, axis=1).isin(conditions)]

这将返回一个新的数据框 `df_subset`，其中包含同时满足集合中子集合数据条件的数据。请注意，您需要根据实际情况将列名和条件进行适当的更改。

相关问题

pandas同时访问两列数据

你可以使用pandas中的loc或iloc方法同时访问两列数据。下面是一些示例代码：

使用loc方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 访问列A和列B的所有行
df.loc[:, ['A', 'B']]

# 访问列A和列B的前两行
df.loc[:1, ['A', 'B']]

使用iloc方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 访问列0和列1的所有行
df.iloc[:, [0, 1]]

# 访问列0和列1的前两行
df.iloc[:2, [0, 1]]

dataframe，以表A的两列数据重新生成一个表B

### 回答1：
可以使用 Pandas 库中的 DataFrame，其中 `A` 是原始表，`B` 是以 `A` 的两列数据重新生成的表。

import pandas as pd

# 创建原始表 A
A = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4], '列2': ['A', 'B', 'C', 'D']})

# 重新生成表 B
B = A[['列1', '列2']]

这里，我们使用了 Pandas 中的 `DataFrame` 函数来创建 `A` 表，并用 `[['列1', '列2']]` 选取了 `A` 表的两列数据，最终生成了 `B` 表。

### 回答2：
DataFrame是一种二维的数据结构，类似于表格，它由多个列构成。为了重新生成一个新的表B，需要从表A中选择两列数据，并将这两列数据作为新表B的列。

首先，从表A中选择需要的两列数据。可以使用DataFrame的切片功能，选取指定的列。假设表A有四列数据（列1，列2，列3，列4），需要选择列1和列3作为表B的两列数据。

import pandas as pd

# 创建表A示例数据
data = {'列1': [1, 2, 3, 4],
        '列2': [5, 6, 7, 8],
        '列3': [9, 10, 11, 12],
        '列4': [13, 14, 15, 16]}

df_a = pd.DataFrame(data)

# 选择列1和列3作为表B的两列数据，并重新生成表B
df_b = df_a[['列1', '列3']]

print(df_b)

上述代码中，首先创建了一个名为df_a的DataFrame对象，其中包含了表A的数据。然后，使用`[['列1', '列3']]`选择了列1和列3，并将其赋值给一个新的DataFrame对象df_b。最后，通过`print(df_b)`将新表B的内容打印出来。

运行以上代码，将会得到一个新的DataFrame表B，其中包含了表A的列1和列3的数据：

   列1  列3
0   1   9
1   2  10
2   3  11
3   4  12

以上就是用300字中文回答的根据表A的两列数据重新生成表B的方法。