pandas中将某一列的值赋值给一个另一个dataFrame的某一列

你可以使用pandas中的loc属性来实现。

例如，假设你有一个名为df1的DataFrame，并且想将其中一列的值赋值给另一个名为df2的DataFrame的一列，你可以这样做：

df2['new_column'] = df1['old_column']

这将会将df1的'old_column'列的值赋值给df2的'new_column'列。

注意：在这种情况下，两个DataFrame的索引应该是相同的，这样才能正确赋值。

相关问题

pandas中将某一列的值赋值给一个新的dataFrame

### 回答1：
使用 `pandas` 将一列的值赋值给一个新的 `DataFrame` 的方法是：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将列 'A' 的值赋值给新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame(df['A'])

# 打印新的 DataFrame
print(new_df)

输出结果如下：

   A
0  1
1  2
2  3

你也可以使用列表推导式来完成同样的操作：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将列 'A' 的值赋值给新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame([row for row in df['A']])

# 打印新的 DataFrame
print(new_df)

输出结果同上。

### 回答2：
在pandas里，要将某一列的值赋值给一个新的dataFrame，可以使用DataFrame的copy()方法。

首先，假设我们有一个原始的dataFrame df，其中包含了多个列。要将其中的某一列赋值给一个新的dataFrame new_df，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用df[column]来选择要赋值的列，其中column是要选择的列的名称。
2. 使用copy()方法将所选列的值赋值给新的dataFrame，即new_df = df[column].copy()。
3. 现在，new_df就是一个新的dataFrame，其中包含了原始dataFrame中所选列的所有值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个包含多个列的dataFrame df
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 将列'A'的值赋值给新的dataFrame new_df
new_df = df['A'].copy()

# 打印新的dataFrame new_df
print(new_df)

运行以上代码，将得到以下输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
Name: A, dtype: int64

这里，new_df是一个新的dataFrame，包含了原始dataFrame df中列'A'的所有值。

### 回答3：
在pandas中，可以通过使用`DataFrame`的`copy`方法，将某一列的值赋值给一个新的`DataFrame`。

例如，假设有一个原始的`DataFrame`，包含以下几列数据：

   A  B   C
0  1  2   3
1  4  5   6
2  7  8   9

如果我们想要将列A的值赋值给一个新的`DataFrame`，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]})

# 将列A的值赋值给新的DataFrame
new_df = df['A'].copy()

这样，新的`DataFrame`将会包含以下数据：

0    1
1    4
2    7
Name: A, dtype: int64

需要注意的是，使用`copy`方法将某一列的值赋值给新的`DataFrame`时，会创建一个新的`Series`，而不是一个完整的`DataFrame`。如果想要将其转换为`DataFrame`，可以使用`to_frame`方法：

new_df = df['A'].copy().to_frame()

这样，新的`DataFrame`将会包含以下数据：

   A
0  1
1  4
2  7

pandas中将某一列的值赋值给新列

### 回答1：
在pandas中，你可以使用如下的代码将某一列的值赋值给新列：

df['新列名'] = df['原有列名']

这样，你就在df的数据框中添加了一列，新列的名字是'新列名'，值就是df中'原有列名'列的值。

例如，如果你想将df中'col1'列的值赋值给新列'new_col'，可以使用如下代码：

df['new_col'] = df['col1']

### 回答2：
在pandas中，可以使用`df['新列名'] = df['某一列名']`的方式将某一列的值赋值给新列。假设有以下DataFrame表格：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 23, 25, 28],
        '性别': ['男', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

可以这样实现将'性别'列的值赋值给新列'新列名'：

df['新列名'] = df['性别']
print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别 新列名
0  张三  20  男   男
1  李四  23  男   男
2  王五  25  女   女
3  赵六  28  男   男

以上是一种常用的方式，可以实现将某一列的值赋值给新列。

### 回答3：
在pandas中，可以通过使用赋值运算符（=）将某一列的值赋值给新列。首先，需要使用`df['新列名']`来创建一个新列，并将需要赋值的列名作为索引。然后，可以通过`df['新列名'] = df['旧列名']`来将旧列的值赋值给新列。这样，新列的每个元素将与旧列对应位置的元素相同。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含两列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列A的值赋值给新列C
df['C'] = df['A']

# 打印DataFrame的内容
print(df)

这将输出以下结果：

   A   B  C
0  1  10  1
1  2  20  2
2  3  30  3
3  4  40  4
4  5  50  5

可以看到，新列C的每个元素的值与列A相同。