提取数据框的两列组成数据框
在数据分析和处理过程中，经常需要从数据框中提取特定的列来进行进一步操作。有时候我们需要将提取的两列数据合并成一个新的数据框，以便于后续的分析和可视化。Python提供了简单的方法来实现这个目的。
1. 数据准备
首先我们需要准备一个数据框，包含多列数据。我们以一个示例数据框为例，包含姓名、年龄和性别三列数据。
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
2. 提取两列数据
接下来我们将从数据框中提取姓名和年龄两列数据，并将它们合并为一个新的数据框。
new_df = df[['Name', 'Age']]
print(new_df)
这样我们就得到了一个新的数据框new_df，其中包含了原数据框中的姓名和年龄两列数据。
3. 可视化展示
最后我们可以使用饼状图来展示提取的两列数据在整个数据集中的分布情况。
pie
title 数据集中姓名和年龄的分布情况
"Alice": 25
"Bob": 30
"Charlie": 35
"David": 40
总结
通过以上步骤，我们成功提取了数据框的两列数据，并将它们合并为一个新的数据框。这种方法在数据分析和处理中非常常见，能够帮助我们快速准确地获取所需的数据，进行后续的分析和可视化操作。在实际应用中，我们可以根据具体的需求，提取不同的列数据，并灵活运用Python提供的数据处理工具，完成各种复杂的数据处理任务。
