Как создать новый DataFrame Pandas на основе старого? 🐼

Чтобы создать новый DataFrame на основе старого в Pandas, вы можете использовать метод copy() или assign(). Вот примеры кода:

# Используя метод copy()
new_df = old_df.copy()

# Используя метод assign()
new_df = old_df.assign()
    

Оба метода создают новый DataFrame, основанный на существующем DataFrame, но они имеют некоторые различия в своем поведении. Метод copy() создает глубокую копию старого DataFrame, включая все его данные и индексы. Это означает, что изменения, внесенные в новый DataFrame, не будут отражаться в оригинальном DataFrame. Метод assign() создает поверхностную копию старого DataFrame, но позволяет изменять или добавлять столбцы с помощью параметров. Он возвращает новый DataFrame с внесенными изменениями, при этом оригинальный DataFrame остается неизменным. Выберите метод в зависимости от ваших конкретных потребностей. Убедитесь, что присваиваете новый DataFrame новой переменной, чтобы сохранить исходный DataFrame неизменным.

Как создать новый DataFrame Pandas на основе старого

Важное замечание: чтобы создавать новые DataFrame на основе существующих с помощью библиотеки Pandas, необходимо иметь предварительное понимание основ работы с DataFrame в общем смысле. Если у вас нет опыта работы с Pandas, рекомендуется ознакомиться с документацией и основами этой библиотеки перед изучением данной статьи.

Теперь, когда мы разъяснили этот момент, давайте перейдем к тому, как создать новый DataFrame на основе существующего с помощью Pandas.

В Pandas есть несколько способов создать новый DataFrame на основе старого. Рассмотрим каждый из них по порядку.

1. Метод copy()

Первым способом является использование метода copy(). Данный метод создает глубокую копию существующего DataFrame. Глубокая копия означает, что новый DataFrame будет полностью независим от оригинала, и изменения в новом DataFrame не будут влиять на исходный DataFrame.

Пример использования метода copy():

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создаем новый DataFrame на основе исходного
df_new = df_original.copy()

# Выводим новый DataFrame
print(df_new)

Результат:

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

2. Метод assign()

Второй способ - использование метода assign(). Данный метод позволяет создать новый DataFrame с добавлением новых столбцов или изменением существующих столбцов на основе старого DataFrame.

Пример использования метода assign():

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создаем новый DataFrame на основе исходного и добавляем новый столбец 'C'
df_new = df_original.assign(C=[7, 8, 9])

# Выводим новый DataFrame
print(df_new)

Результат:

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

3. Индексация по выбору столбцов (подмножество)

Третий способ - создание нового DataFrame путем индексации по выбору столбцов. В этом случае вы выбираете только определенные столбцы из исходного DataFrame и создаете новый DataFrame на основе этих столбцов.

Пример создания нового DataFrame с помощью индексации по выбору столбцов:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# Создаем новый DataFrame на основе выбранных столбцов ('A' и 'C')
df_new = df_original[['A', 'C']]

# Выводим новый DataFrame
print(df_new)

Результат:

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

4. Использование фильтрации

Последний способ - использование фильтрации. Вы можете создать новый DataFrame на основе условий фильтрации, которые определяют, какие строки или столбцы должны быть включены в новый DataFrame.

Пример создания нового DataFrame с помощью фильтрации:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# Создаем новый DataFrame на основе условия фильтрации
df_new = df_original[df_original['A'] > 1]

# Выводим новый DataFrame
print(df_new)

Результат:

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

Заключение

Мы рассмотрели четыре основных способа создания нового DataFrame на основе старого с помощью библиотеки Pandas. Вы можете выбрать подходящий для вашей конкретной задачи. Отличительные особенности каждого метода позволяют гибко управлять данными и создавать новые DataFrame, соответствующие вашим требованиям.

Теперь, когда у вас есть ваши новые DataFrame, вы можете использовать их для анализа данных, построения графиков, выполнения вычислений и многого другого. Успехов в ваших проектах с использованием Pandas!