pandas提取列名为a和b的两列成为一个单独的表格

可以使用pandas的loc方法来提取列名为a和b的两列，并将它们作为一个单独的表格存储。假设你的数据集中有列名为'a'、'b'、'c'和'd'，你只想要提取列名为'a'和'b'的两列，并将它们作为一个单独的表格存储，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 提取列名为'a'和'b'的两列，并将它们作为一个单独的表格存储
filtered_df = df.loc[:, ['a', 'b']]

在这个例子中，我们使用了pandas的loc方法，它可以通过行标签和列标签来访问数据。我们传递了一个包含所有行和列名为'a'和'b'的列表作为loc方法的第二个参数，这样就可以提取出这两列。最后，我们将它们存储在`filtered_df`中，这是一个单独的表格。

相关问题

pandas提取列名为a和b的两列

可以使用pandas的loc方法来提取列名为a和b的两列。假设你的数据集中有列名为'a'、'b'、'c'和'd'，你只想要提取列名为'a'和'b'的两列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 提取列名为'a'和'b'的两列
filtered_df = df.loc[:, ['a', 'b']]

在这个例子中，我们使用了pandas的loc方法，它可以通过行标签和列标签来访问数据。我们传递了一个包含所有行和列名为'a'和'b'的列表作为loc方法的第二个参数，这样就可以提取出这两列。最后，我们将它们存储在`filtered_df`中。

dataframe指定位置添加一列列名为小白 数据=其中两列的和

假设dataframe为df，可以使用以下代码在指定位置添加一列：

import pandas as pd

# 假设要在第三列（索引为2）后插入新列
new_col = df.iloc[:, 0] + df.iloc[:, 1]
df.insert(loc=2, column='小白', value=new_col)

其中，`iloc[:, 0]`表示取所有行的第一列数据，`iloc[:, 1]`表示取所有行的第二列数据，`new_col`为这两列数据的和。`insert()`方法用于在指定位置插入新列，`loc`参数表示插入位置的索引，`column`参数表示新列的列名，`value`参数表示新列的数据。