使用来自另一个数据框 pandas 的列创建新数据框 - Python

在数据分析中，我们通常会根据已有的数据来创建新的数据集。在 Pandas 中，我们可以使用现有数据集中的一些列来创建一个新的数据集，以便更好地分析数据。

以下是如何使用 Pandas 创建新数据集的示例，该数据集由现有数据集的列创建。

1.导入 Pandas 库

在使用 Pandas 库之前，必须首先导入库。您可以使用以下命令导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2.读取数据

接下来，我们需要读取现有的数据集。您可以使用 Pandas 的 read_csv 方法从 CSV 文件中读取数据，如下所示：

data = pd.read_csv('filename.csv')

这将创建一个名为 data 的 Pandas 数据帧，其中包含来自 CSV 文件的数据。

3.创建新数据集

现在，我们可以使用现有数据集的一些列来创建新数据集。以下是使用 Pandas 的 DataFrame 方法创建新数据集的示例：

new_data = pd.DataFrame({'Column1': data['Column1'], 'Column2': data['Column2'], 'Column3': data['Column3']})

在上面的代码中，我们首先使用 DataFrame 方法创建一个名为 new_data 的新数据集。我们使用一个字典来指定新数据集的列名，并使用现有数据集中的列作为值。

4.导出新数据集

最后，如果需要，您可以使用 Pandas 的 to_csv 方法将新数据集导出为 CSV 文件，如下所示：

new_data.to_csv('new_filename.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用 to_csv 方法将新数据集导出为 CSV 文件，并使用 index=False 来排除默认创建的索引列。

这样，您就可以使用来自另一个数据框 pandas 的列创建新数据框了！