熊猫：仅从某些列创建新数据框答案

【问题标题】：Pandas: Creating new data frame from only certain columns熊猫：仅从某些列创建新数据框
【发布时间】：2016-07-30 19:19:06
【问题描述】：

我有一个包含测量值的 csv 文件，我想创建一个包含每小时平均值和标准偏差的新 csv 文件。但仅适用于某些列。

例子：

csv1：

YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS    |     Acceleration  |        Lumx     |    Pressure
2015-12-07 20:51:06:608  |        22.7       |        32.3     |     10
2015-12-07 20:51:07:609  |        22.5       |        47.7     |     15

转csv 2（仅用于压力和加速度：

 YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS       | Acceleration avg  |   Pressure avg
    2015-12-07 20:00:00:000  |        22.6       |        12.5     
    2015-12-07 21:00:00:000  |        ....       |        ....

现在我对如何计算平均值有了一个想法（感谢本网站上的人） - 但我在创建一个包含几列计算的新的较小数据框时遇到了麻烦。

谢谢！！！

【问题讨论】：

标签： python csv pandas

【解决方案1】：

您可以制作一个更小的 DataFrame，如下所示：

csv2 = csv1[['Acceleration', 'Pressure']].copy()

然后你可以处理csv2，它只有你想要的列。（您说您对平均计算有所了解。）
仅供参考，如果您确定 view versus copy，则可以省略 .copy()。

【讨论】：

但如何在计算后直接从数据框中复制？
@RonMaor 你可以像csv2=pd.DataFrame(); csv2['Acceleration Avg'] = csv1[['Acceleration', 'Pressure']].copy().apply(your_function)这样分配结果。

【解决方案2】：

csv2 = csv1.loc[:, ['Acceleration', 'Pressure']]

.loc[] 有助于保持子集操作的明确和一致。
.loc[] 总是返回一个副本，因此原始数据帧永远不会被修改。

（有关不同view vs. copy 替代方案的进一步讨论和出色示例，请参阅：Pandas: Knowing when an operation affects the original dataframe）

【讨论】：

我也使用这种风格，但选择的答案也可以。