如何从列上的数据名创建新的数据帧？

从列上的数据名创建新的数据帧可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库，例如pandas库，以便进行数据处理和创建数据帧。
2. 确保你已经有一个包含数据的数据集，可以是CSV文件、Excel文件、数据库查询结果等。
3. 使用pandas库的read_csv()、read_excel()等函数，根据数据源的类型读取数据集，并将其存储在一个变量中。
4. 使用pandas库的DataFrame()函数，将数据集转换为数据帧。可以通过指定列名参数来选择特定的列，或者使用默认参数将所有列包含在数据帧中。
5. 可以选择性地对数据帧进行进一步的数据处理，例如数据清洗、数据转换、数据筛选等。

以下是一个示例代码，演示如何从列上的数据名创建新的数据帧：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame(data)

# 可选的数据处理步骤
# df = df.dropna()  # 删除缺失值
# df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: x.upper())  # 将某一列的值转换为大写

# 打印数据帧
print(df)

在上述示例中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取名为"data.csv"的CSV文件，并将其存储在变量"data"中。然后，我们使用DataFrame()函数将数据集转换为数据帧，并将其存储在变量"df"中。最后，我们可以选择性地对数据帧进行进一步的数据处理，例如删除缺失值或转换某一列的值。最后，我们打印数据帧以查看结果。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况可能因数据源的不同而有所变化。根据实际需求，你可能需要调整代码以适应特定的数据集和数据处理要求。