Pandas:子集数据帧使用列表，多次保留副本

Pandas是一个开源的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据分析函数，特别适用于处理和分析结构化数据。在Pandas中，数据的主要结构是数据帧（DataFrame），它类似于一个二维表格，可以进行灵活的数据操作和处理。

当我们需要从一个数据帧中选择特定的子集数据时，可以使用列表来指定所需的列名或行索引。通过使用列表来选择子集数据，可以实现多次保留副本，灵活地处理数据。

以下是使用列表选择子集数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 选择特定的列
selected_columns = ['A', 'C']
subset1 = df[selected_columns]

# 选择特定的行
selected_rows = [0, 2]
subset2 = df.iloc[selected_rows]

# 选择特定的行和列
subset3 = df.iloc[selected_rows][selected_columns]

print(subset1)
print(subset2)
print(subset3)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9
   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9
   A  C
0  1  7
2  3  9

在这个示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的数据帧。然后，通过指定一个包含列名的列表，选择了子集数据集subset1。接下来，我们通过指定一个包含行索引的列表，选择了子集数据集subset2。最后，我们通过组合指定行索引的列表和列名的列表，选择了行和列的子集数据集subset3。

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