dataframe中按列名取出五列组成一个新的dataframe

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含多个列。我们可以按列名取出其中的五列，然后组成一个新的 DataFrame，代码示例如下：

new_df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]

其中，`col1`、`col2`、`col3`、`col4` 和 `col5` 分别是要取出的五个列的列名。这样，`new_df` 就是由这五个列组成的新的 DataFrame。

相关问题

如何跟据一个dataframe的列索引取出另一个dataframe中含有相同索引的列组成新的dataframe

可以使用pandas的join函数，将两个dataframe按照相同的列索引进行合并，如下：

new_df = df1.join(df2[df1.columns])

其中，df1是需要取出某些列的dataframe，df2是另一个dataframe，[df1.columns]表示取df2中和df1列名相同的列。合并后的新dataframe即为new_df。

dataframe取特定几列组成新的dataframe

你可以使用 Pandas 库来取特定几列组成新的 dataframe。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]
})

# 取出 Name、Age 和 Salary 列组成新的 dataframe
new_df = df[['Name', 'Age', 'Salary']]
print(new_df)

输出结果为：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25    5000
1      Bob   30    6000
2  Charlie   35    7000
3    David   40    8000

在这个示例中，我们首先创建了一个包含 Name、Age、Gender 和 Salary 列的 dataframe。然后，我们使用 `df[['Name', 'Age', 'Salary']]` 来取出 Name、Age 和 Salary 列组成新的 dataframe。这里使用双重方括号是因为我们需要传递一个列名的列表给 dataframe。