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使用从现有DataFrame获取的列表的输出创建新的DataFrame

可以通过以下步骤实现：

首先，从现有的DataFrame中获取需要的列的列表。假设现有的DataFrame为df，需要获取的列为['column1', 'column2', 'column3']。
使用pandas库中的DataFrame函数，将获取到的列表作为参数传递给该函数，创建一个新的DataFrame。代码示例：

import pandas as pd

# 从现有DataFrame获取需要的列的列表
columns = ['column1', 'column2', 'column3']

# 创建新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=columns)

如果需要将现有DataFrame中的数据填充到新的DataFrame中，可以使用pandas库中的iterrows()函数遍历现有DataFrame的每一行，并将数据逐行添加到新的DataFrame中。代码示例：

import pandas as pd

# 从现有DataFrame获取需要的列的列表
columns = ['column1', 'column2', 'column3']

# 创建新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=columns)

# 遍历现有DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取需要的列的值
    values = [row['column1'], row['column2'], row['column3']]
    
    # 将值添加到新的DataFrame中
    new_df.loc[index] = values

这样，就可以使用从现有DataFrame获取的列表的输出创建新的DataFrame。根据具体的应用场景和需求，可以进一步对新的DataFrame进行数据处理、分析和可视化等操作。

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相关搜索:Pandas:使用其他dataframe的索引值创建新的dataframe 从2个列表的笛卡尔乘积创建新的DataFrame 从dataframe列中获取某些值，并在python中创建新的dataframe 从dataframe创建列表的json列表从两个现有DataFrames创建新的DataFrame 从现有的Dataframe python pandas拉取新Dataframe的行从现有系列对象的子数组创建DataFrame 从现有行生成新的Dataframe列使用pandas dataframe中的函数从列表创建列表使用Python从预先存在的dataframe创建新的dataframe

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