python怎样挑出几列生成新的df

要挑选出几列生成新的DataFrame，你可以使用`DataFrame`的`loc`或`iloc`方法。这两种方法可以用于按列标签或列索引选择特定的列。

例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，它包含列'A'、'B'、'C'和'D'，你想选择列'A'和列'C'生成新的DataFrame。你可以使用以下代码：

new_df = df[['A', 'C']]

这将创建一个名为`new_df`的新DataFrame，其中包含原始DataFrame中的列'A'和列'C'。

如果你知道要选择的列的索引位置而不是列标签，你可以使用`iloc`方法。例如，如果你想选择第1列和第3列生成新的DataFrame，你可以使用以下代码：

new_df = df.iloc[:, [0, 2]]

这里的`:`表示选择所有行，`[0, 2]`表示选择索引为0和2的列。

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我。

相关问题

Python Pandas 复制指定几列放表格前面

你可以使用 Pandas 中的 `DataFrame` 对象的列索引和切片来实现复制指定几列并放在表格前面的操作。具体实现步骤如下：

1. 读取原始表格数据到 Pandas 的 DataFrame 对象中。

2. 使用列索引和切片选取需要复制的指定几列数据。

3. 将这些数据复制到一个新的 DataFrame 对象中。

4. 将新的 DataFrame 对象与原始 DataFrame 对象的其它列拼接起来，生成最终的表格数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始表格数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 复制指定几列数据
cols = ['col1', 'col2', 'col3']
new_df = df[cols].copy()

# 拼接新的 DataFrame 对象和原始 DataFrame 对象的其它列
df = pd.concat([new_df, df.drop(cols, axis=1)], axis=1)

# 输出最终的表格数据
print(df)

其中，`cols` 变量存储需要复制的指定几列数据的列索引，`axis=1` 表示按列拼接 DataFrame 对象，`drop` 方法用于删除指定的列，生成不包含这些列的 DataFrame 对象。

Python读取csv文件的某几列

可以使用pandas库来读取csv文件并选择某几列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择需要的列
selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3']
df_selected = df[selected_columns]

# 打印结果
print(df_selected)

其中，`data.csv`是要读取的csv文件，`selected_columns`是需要选择的列名列表，可以根据需要修改。`df[selected_columns]`表示选择`df`中的`selected_columns`列，生成一个新的DataFrame对象`df_selected`。最后，使用`print`语句打印结果。