从Dataframe中提取不同的值，并将它们插入到具有相同列名的新Dataframe中

，可以使用以下步骤：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。
2. 创建一个原始Dataframe，包含需要提取值的数据。
3. 使用pandas的unique()方法提取Dataframe中不同的值。
4. 创建一个新的空Dataframe，具有与原始Dataframe相同的列名。
5. 使用pandas的iterrows()方法遍历原始Dataframe中的行。
6. 对于每一行，提取特定列的值，并将其插入到新Dataframe中的相应位置。
7. 最后，打印或返回新Dataframe，其中包含原始Dataframe中不同值的提取结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 4],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8]})

# 提取不同的值
unique_values = df['A'].unique()

# 创建新的Dataframe
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 插入不同的值到新Dataframe中
for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] in unique_values:
        new_df = new_df.append(row)

# 打印新Dataframe
print(new_df)

这段代码会创建一个原始Dataframe，包含列'A'和'B'的数据。然后，使用unique()方法提取列'A'中不同的值。接下来，创建一个新的空Dataframe，具有与原始Dataframe相同的列名。然后，使用iterrows()方法遍历原始Dataframe中的行。对于每一行，通过判断'A'列的值是否在不同的值列表中，将满足条件的行插入到新Dataframe中。最后，打印新Dataframe，其中包含原始Dataframe中不同值的提取结果。

这个方法在需要提取Dataframe中某一列的不同值，并将其插入到新Dataframe的相应位置时非常有用。可以根据实际需求修改代码来适应不同的情况。

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