利用dataframe重新构造新的dataframe

要利用 DataFrame 构造新的 DataFrame，你可以使用 Pandas 提供的各种函数和方法来处理数据。以下是几个常见的构造新 DataFrame 的示例：

1. 从列表或字典构造：你可以使用 Python 的列表或字典来构造 DataFrame。例如，以下代码从字典构造一个新的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['London', 'New York', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

      name  age      city
0    Alice   25    London
1      Bob   30  New York
2  Charlie   35     Paris

2. 利用已有的 DataFrame 进行转换：你可以使用 DataFrame 的函数和方法对数据进行处理和转换，然后生成一个新的 DataFrame。例如，以下代码将已有的 DataFrame 的某一列进行处理，并生成一个新的 DataFrame：

import pandas as pd

# 假设已有的 DataFrame 名为 df
df_new = pd.DataFrame(df['age'] * 2, columns=['double_age'])
print(df_new)

输出结果如下：

   double_age
0          50
1          60
2          70

3. 使用函数和条件表达式：你可以使用函数和条件表达式对 DataFrame 进行处理，并生成一个新的 DataFrame。例如，以下代码根据条件筛选出符合要求的数据：

import pandas as pd

# 假设已有的 DataFrame 名为 df
df_new = df[df['age'] > 30]
print(df_new)

输出结果如下：

      name  age     city
2  Charlie   35    Paris

这些只是构造新 DataFrame 的一些常见示例，具体的方法取决于你的数据和需求。你可以根据具体情况使用 Pandas 提供的函数和方法进行数据处理和转换，从而构造出符合你需求的新 DataFrame。