Как создать датафрейм pandas из другого датафрейма: наглядное руководство с примерами 🐼

Чтобы создать датафрейм Pandas из другого датафрейма, вы можете использовать один из следующих методов:

1. copy(): Создайте копию исходного датафрейма.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df1.copy()
print(df2)

2. reindex(): Создайте новый датафрейм с индексами, указанными пользователем.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df1.reindex([0, 2])
print(df2)

3. loc[] или iloc[]: Создайте новый датафрейм, выбрав нужные строки и столбцы по меткам или позициям.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = df1.loc[1:, 'B']
print(df2)

Выберите метод в зависимости от вашей конкретной задачи и требуемого результата.

Как создать датафрейм pandas из другого датафрейма

Здравствуйте! В этой статье мы расскажем вам, как создать новый датафрейм в библиотеке pandas на основе данных из другого существующего датафрейма. Поехали!

Для начала, предположим, что у нас есть исходный датафрейм, который мы будем использовать. Возьмем следующий пример:

import pandas as pd

# Создаем исходный датафрейм
df1 = pd.DataFrame({'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл'],
                    'Возраст': [25, 32, 18],
                    'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']})

В переменной "df1" у нас теперь есть исходный датафрейм, содержащий информацию об имени, возрасте и городе трех человек.

Теперь давайте рассмотрим различные способы создания нового датафрейма на основе исходного.

Метод copy()

Первый способ - использование метода copy(). Этот метод создает полную копию исходного датафрейма. Вот как это можно сделать:

# Создаем новый датафрейм, полностью копируя исходный
df2 = df1.copy()

Теперь в переменной "df2" у нас есть полная копия исходного датафрейма "df1". Мы можем вносить изменения в новый датафрейм, не затрагивая исходный.

Метод loc[]

Второй способ - использование метода loc[]. Этот метод позволяет выбирать определенные строки или столбцы из исходного датафрейма и создавать на их основе новый.

Допустим, мы хотим создать новый датафрейм только с информацией о людях, проживающих в Москве. Мы можем сделать это следующим образом:

# Создаем новый датафрейм на основе строк, соответствующих условию
df3 = df1.loc[df1['Город'] == 'Москва']

Теперь в переменной "df3" у нас есть новый датафрейм, содержащий только информацию о людях, проживающих в Москве.

Метод merge()

Третий способ - использование метода merge(). Этот метод позволяет объединять различные датафреймы на основе общих столбцов.

Допустим, у нас есть еще один датафрейм, содержащий информацию о возрасте и зарплате людей:

df4 = pd.DataFrame({'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Джон'],
                    'Зарплата': [50000, 60000, 70000]})

Мы можем объединить этот датафрейм с исходным на основе столбца "Имя" следующим образом:

# Создаем новый датафрейм, объединяя два исходных
df5 = df1.merge(df4, on='Имя')

Теперь в переменной "df5" у нас есть новый датафрейм, содержащий информацию об имени, возрасте, городе и зарплате людей.

Это лишь некоторые из возможных способов создания нового датафрейма на основе другого в библиотеке pandas. У библиотеки pandas есть множество других методов и функций, которые могут быть полезными в различных ситуациях. Вам стоит ознакомиться с документацией библиотеки для получения более подробной информации.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам понять, как создать датафрейм pandas на основе другого датафрейма. Если у вас остались вопросы, не стесняйтесь задавать их!

Успехов в изучении pandas!