如何提取pandas数据框列中的数据框

在pandas中，可以使用以下方法来提取数据框（DataFrame）中的列：

1. 使用列名提取：可以通过在方括号中使用列名来提取数据框的列。例如，假设数据框名为df，要提取名为"column_name"的列，可以使用以下代码：
2. 使用列名提取：可以通过在方括号中使用列名来提取数据框的列。例如，假设数据框名为df，要提取名为"column_name"的列，可以使用以下代码：
3. 这将返回一个Series对象，其中包含该列的所有值。
4. 使用属性提取：如果列名是有效的Python标识符，并且与数据框的属性没有冲突，还可以使用属性访问符"."来提取列。例如，假设数据框名为df，要提取名为"column_name"的列，可以使用以下代码：
5. 使用属性提取：如果列名是有效的Python标识符，并且与数据框的属性没有冲突，还可以使用属性访问符"."来提取列。例如，假设数据框名为df，要提取名为"column_name"的列，可以使用以下代码：
6. 这也将返回一个Series对象，其中包含该列的所有值。
7. 提取多列：如果要提取多个列，可以将列名作为列表传递给方括号或使用属性访问符。例如，假设要提取名为"column1"和"column2"的两列，可以使用以下代码：
8. 提取多列：如果要提取多个列，可以将列名作为列表传递给方括号或使用属性访问符。例如，假设要提取名为"column1"和"column2"的两列，可以使用以下代码：
9. 或者
10. 或者
11. 这将返回一个新的数据框，其中包含指定的多个列。

以上是提取pandas数据框列的常用方法。根据具体的应用场景和需求，可以选择适合的方法来提取数据框中的列数据。

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