,可以使用pandas库中的切片操作来实现。
首先,我们需要导入pandas库:
import pandas as pd
假设我们有一个名为df的数据框,我们想要从中选择特定的行子集创建新的数据框。可以使用切片操作来选择行,例如选择索引为2到4的行:
new_df = df[2:5]
这将创建一个名为new_df的新数据框,其中包含df数据框中索引为2到4的行。
如果我们想要选择满足特定条件的行,可以使用布尔索引。例如,选择df数据框中"age"列大于等于18的行:
new_df = df[df['age'] >= 18]
这将创建一个名为new_df的新数据框,其中包含df数据框中"age"列大于等于18的行。
对于新创建的数据框,我们可以使用.head()方法来查看前几行数据,例如查看前5行:
new_df.head(5)
以上是创建新的pandas数据框的基本方法。根据具体的需求,我们可以使用pandas库提供的丰富功能来进行数据处理、分析和可视化等操作。
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