如何复制一个相同索引的空数据的dataFrame

要复制一个相同索引的空数据的DataFrame，可以使用`pandas.DataFrame.reindex`方法进行重索引。例如，假设我们有一个DataFrame `df`，它有一些数据和一些索引：

import pandas as pd

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

现在我们想要创建一个相同索引但不包含数据的DataFrame，可以使用`reindex`方法：

empty_df = df.reindex(index=df.index, columns=df.columns)

这将创建一个名为`empty_df`的新DataFrame对象，它具有与`df`相同的索引和列，但没有任何数据。

相关问题

已知有一个dataFrame数据，需要新建一个和该dataFrame数据相同索引的dataFrame

要新建一个和已知DataFrame数据相同索引的DataFrame，可以使用`reindex`方法，并传递已知DataFrame数据的索引。例如：

import pandas as pd

# 已知 DataFrame 数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 新建一个和 df1 相同索引的 DataFrame
df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=df1.columns)

print(df2)

输出结果为：

     A    B
a  NaN  NaN
b  NaN  NaN
c  NaN  NaN

在这个例子中，我们首先创建了一个名为`df1`的DataFrame对象，它包含两列'A'和'B'，每列有三个值[1, 2, 3]和[4, 5, 6]。此外，它还指定了一个索引为['a', 'b', 'c']。

然后，我们使用`reindex`方法创建了一个名为`df2`的新DataFrame对象，它具有与`df1`相同的索引和列，但是没有任何数据。这个方法通过传递`index`和`columns`参数来重建索引，并将所有值初始化为NaN。最后，我们将`df2`打印出来，可以看到它是一个与`df1`具有相同索引和列的空DataFrame。

选取dataframe中两列生成新的dataframe，索引与原dataframe相同

可以使用pandas的切片操作来选取dataframe中的两列，并生成一个新的dataframe。假设原dataframe的名称是df，我们要选取的两列分别是column1和column2，可以使用以下代码来实现：

new_df = df[['column1', 'column2']]

这样就会生成一个新的dataframe new_df，其中包含了原dataframe中的column1和column2两列数据，并且索引与原dataframe相同。