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Python:根据给定的索引,使用现有df中的行创建新的数据框

Python中可以使用pandas库来创建新的数据框。根据给定的索引,可以使用现有数据框中的行来创建新的数据框。

首先,需要导入pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

假设现有一个名为df的数据框,可以使用以下代码创建一个示例数据框:

代码语言:txt
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data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 32, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

现在,我们可以根据给定的索引来创建新的数据框。假设我们想根据索引为1和3的行创建新的数据框,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
new_df = df.iloc[[1, 3]]

这将创建一个新的数据框new_df,其中包含df中索引为1和3的行。

新的数据框new_df将保留原始数据框df的列和数据。你可以通过打印new_df来查看结果:

代码语言:txt
复制
print(new_df)

输出结果将类似于:

代码语言:txt
复制
   Name  Age    City
1  Emma   28  London
3  Emily   30   Tokyo

这样,根据给定的索引,我们使用现有数据框中的行成功创建了新的数据框。

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