Чтобы создать новый DataFrame из существующего DataFrame с помощью Pandas, вы можете использовать несколько методов. Вот некоторые часто используемые методы:

1. Использование .copy(): вы можете создать новый DataFrame, сделав копию исходного DataFrame. Это гарантирует, что любые изменения, внесенные в новый DataFrame, не повлияют на исходный. Вот пример:

new_df = original_df.copy()

2. Использование индексации. Вы можете создать новый DataFrame, выбрав определенные строки или столбцы из исходного DataFrame. Это можно сделать с помощью оператора индексации []. Вот пример:

new_df = original_df[["column1", "column2"]]  # Selecting specific columns
new_df = original_df[original_df["column"] > 10]  # Selecting rows based on a condition

3. Использование .loc[]и .iloc[]: эти методы позволяют создавать новый DataFrame, выбирая определенные строки и столбцы с помощью меток или индексации на основе целых чисел., соответственно. Вот примеры:

new_df = original_df.loc[:, ["column1", "column2"]]  # Selecting specific columns
new_df = original_df.loc[condition, :]  # Selecting rows based on a condition
new_df = original_df.iloc[:, [0, 2]]  # Selecting specific columns
new_df = original_df.iloc[0:5, :]  # Selecting rows using integer-based indexing

4. Использование .filter(): этот метод позволяет создать новый DataFrame, выбирая столбцы на основе шаблона или регулярного выражения. Вот пример:

new_df = original_df.filter(regex="pattern")

Вот некоторые методы, которые вы можете использовать для создания нового DataFrame из существующего DataFrame в Pandas. Не забудьте скорректировать примеры кода в соответствии с вашими конкретными требованиями и структурой DataFrame.