如何在pandas数据框中插入重复的列，并从新列的值中删除最后3个数字？

在pandas数据框中插入重复的列，并从新列的值中删除最后3个数字的步骤如下：

1. 首先，创建一个pandas数据框，可以使用pd.DataFrame()函数或者其他方式创建一个数据框。
2. 插入重复的列，可以使用df['新列名'] = df['已存在的列名']的方式，将已存在的列复制到新列中。
3. 对新列的值进行处理，删除最后3个数字。可以使用字符串切片的方式，例如df['新列名'] = df['新列名'].str[:-3]，这样就可以删除新列中每个值的最后3个字符。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 插入重复的列
df['C'] = df['A']

# 删除新列的最后3个数字
df['C'] = df['C'].astype(str).str[:-3]

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的数据框，然后将列'A'复制到了新列'C'中。接着，我们将新列'C'的值转换为字符串类型，并使用字符串切片的方式删除了最后3个字符。最后，打印出了处理后的数据框。