🔍 Как с лёгкостью создать новый датафрейм из старого pandas?

Чтобы создать новый датафрейм из старого в Pandas, вы можете использовать метод copy(). Этот метод создаст точную копию исходного датафрейма, а не ссылку на него.

import pandas as pd

# Создание нового датафрейма из старого
new_df = old_df.copy()

Как создать новый датафрейм из старого pandas

В программировании, особенно в анализе данных, часто возникает необходимость создания нового датафрейма из уже существующего. Библиотека pandas в Python предоставляет множество инструментов для работы с данными, включая возможность создания нового датафрейма на основе существующего. В этой статье я расскажу вам, как это сделать.

Для создания нового датафрейма из старого датафрейма pandas вы можете использовать несколько подходов, включая использование методов copy() и slice(). Позвольте мне подробнее объяснить каждый из них.

Использование метода copy()

Метод copy() в pandas позволяет создать независимую копию существующего датафрейма. Это означает, что новый датафрейм не будет ссылаться на ту же память, что и исходный датафрейм, и изменения в одном датафрейме не повлияют на другой. Для создания нового датафрейма с использованием метода copy(), вы можете просто вызвать этот метод на существующем датафрейме. Например:

import pandas as pd

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

# Создание нового датафрейма с использованием метода copy()
df_new = df_original.copy()

# Вывод нового датафрейма
print(df_new)

Выполнение этого кода приведет к созданию нового датафрейма df_new, который будет идентичен исходному датафрейму df_original. Новый датафрейм df_new будет независимым от df_original и любые изменения, внесенные в один датафрейм, не повлияют на другой.

Использование метода slice()

Еще один способ создать новый датафрейм из старого в pandas - это использование метода slice(). Метод slice() позволяет выбирать определенные части исходного датафрейма и создавать новый датафрейм на основе этих частей. Для создания нового датафрейма с использованием метода slice(), вы должны передать диапазон индексов строк или столбцов, которые вы хотите выбрать. Например:

import pandas as pd

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

# Создание нового датафрейма с использованием метода slice()
df_new = df_original.loc[:, 'A':'B']

# Вывод нового датафрейма
print(df_new)

В этом примере мы использовали метод slice() для выбора столбцов A и B исходного датафрейма df_original. Результатом будет новый датафрейм df_new, содержащий только выбранные столбцы. Любые изменения, внесенные в df_new, не повлияют на df_original.

Обратите внимание, что в обоих примерах новый датафрейм создается на основе существующего датафрейма, но является независимой копией или выборкой. Исходный датафрейм при этом не изменяется.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как создать новый датафрейм из старого в библиотеке pandas. Вы можете использовать метод copy() для создания независимой копии или метод slice() для создания нового датафрейма на основе выбранных частей исходного датафрейма. Удачи в вашем анализе данных!