Pandas: so erstellen sie einen neuen dataframe aus einem vorhandenen dataframe

Es gibt drei gängige Möglichkeiten, einen neuen Pandas-DataFrame aus einem vorhandenen DataFrame zu erstellen:

Methode 1: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit mehreren Spalten aus dem alten DataFrame

 new_df = old_df[[' col1 ', ' col2 ']]. copy ()

Methode 2: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit einer Spalte aus dem alten DataFrame

 new_df = old_df[[' col1 ']]. copy ()

Methode 3: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit allen bis auf eine Spalte aus dem alten DataFrame

 new_df = old_df. drop (' col1 ', axis= 1 )

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
old_df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                       ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                       ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                       ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 7, 9, 12]})

#view DataFrame
print (old_df)

Beispiel 1: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit mehreren Spalten aus dem alten DataFrame

Der folgende Code zeigt, wie man einen neuen DataFrame mit mehreren Spalten aus dem alten DataFrame erstellt:

 #create new DataFrame from existing DataFrame
new_df = old_df[[' points ', ' rebounds ']]. copy ()

#view new DataFrame
print (new_df)

   rebound points
0 18 11
1 22 8
2 19 10
3 14 6
4 14 6
5 11 7
6 20 9
7 28 12

#check data type of new DataFrame
type (new_df)

pandas.core.frame.DataFrame

Beachten Sie, dass dieser neue DataFrame nur die Points- und Bounces- Spalten des alten DataFrame enthält.

Hinweis : Es ist wichtig, beim Erstellen des neuen DataFrame die Funktion copy() zu verwenden, um SettingWithCopyWarning zu vermeiden, wenn wir den neuen DataFrame in irgendeiner Weise ändern.

Beispiel 2: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit einer Spalte aus dem alten DataFrame

Der folgende Code zeigt, wie ein neuer DataFrame mithilfe einer Spalte aus dem alten DataFrame erstellt wird:

 #create new DataFrame from existing DataFrame
new_df = old_df[[' points ']]. copy ()

#view new DataFrame
print (new_df)

   points
0 18
1 22
2 19
3 14
4 14
5 11
6 20
7 28

#check data type of new DataFrame
type (new_df)

pandas.core.frame.DataFrame

Beachten Sie, dass dieser neue DataFrame nur die Punkte und Spalten des alten DataFrame enthält.

Beispiel 3: Erstellen Sie einen neuen DataFrame mit allen bis auf eine Spalte aus dem alten DataFrame

Der folgende Code zeigt, wie Sie einen neuen DataFrame unter Verwendung aller Spalten des alten DataFrame bis auf eine erstellen:

 #create new DataFrame from existing DataFrame
new_df = old_df. drop (' points ', axis= 1 )

#view new DataFrame
print (new_df)

  team assists rebounds
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
4 B 12 6
5 B 9 7
6 B 9 9
7 B 4 12

#check data type of new DataFrame
type (new_df)

pandas.core.frame.DataFrame

Beachten Sie, dass dieser neue DataFrame alle Spalten des ursprünglichen DataFrame enthält, mit Ausnahme der Punktespalte .

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Aufgaben in Python ausführen:

So erstellen Sie einen leeren Pandas DataFrame mit Spaltennamen
So fügen Sie einem Pandas DataFrame eine Spalte hinzu
So fügen Sie Pandas DataFrame mehrere Spalten hinzu