Pandas:根据公共列名将多个数据框中的列提取到新的数据框中

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于根据公共列名将多个数据框中的列提取到新的数据框中，可以使用Pandas的merge函数或join函数来实现。这两个函数可以根据指定的公共列名将多个数据框进行合并，并提取出指定的列。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：在Python脚本中导入Pandas库，以便使用其中的函数和数据结构。

import pandas as pd

1. 创建多个数据框：根据需要，创建多个数据框，并确保它们包含公共列名。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

1. 合并数据框：使用merge函数或join函数将多个数据框合并，并根据公共列名提取指定的列。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

或者

merged_df = df1.join(df2['B'], on='A')

在上述代码中，我们假设公共列名为'A'，将df1和df2两个数据框根据'A'列进行合并，并提取出df2的'B'列。

1. 提取到新的数据框中：将合并后的数据框中的指定列提取到新的数据框中。

new_df = merged_df[['A', 'B']]

在上述代码中，我们假设需要提取的列为'A'和'B'，将合并后的数据框merged_df中的这两列提取到新的数据框new_df中。

至此，根据公共列名将多个数据框中的列提取到新的数据框中的操作就完成了。

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