从dataFrame中提取动态和静态列

是指从一个数据框中获取其中的动态列和静态列。

动态列是指在数据框中的列是根据数据的内容而动态变化的，而静态列则是指在数据框中的列是固定不变的。

在数据分析和处理过程中，经常需要根据特定的条件提取动态列和静态列，以便进行进一步的分析和处理。

提取动态列的方法可以使用dataFrame的列名进行筛选，根据特定的条件选择需要的列。例如，可以使用dataFrame的列名和布尔值的组合来提取特定的列。

提取静态列的方法可以使用dataFrame的列名进行筛选，直接选择需要的列。静态列在数据分析中通常用于存储与数据内容无关的信息，例如数据的来源、时间戳等。

以下是提取动态和静态列的示例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 创建一个示例的数据框
data = {'Name': ['John', 'Paul', 'George', 'Ringo'],
        'Age': [25, 30, 28, 32],
        'Country': ['USA', 'UK', 'UK', 'USA'],
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'M'],
        'Income': [5000, 6000, 5500, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取动态列，例如根据条件筛选Age大于等于30的列
dynamic_columns = df.columns[df['Age'] >= 30]

# 提取静态列，例如直接选择Name和Country列
static_columns = ['Name', 'Country']

# 根据提取的动态列和静态列生成新的数据框
new_df = df[dynamic_columns + static_columns]

在以上示例中，我们首先创建了一个示例的数据框df，然后使用条件筛选方式提取了动态列，即Age大于等于30的列，并使用直接选择方式提取了静态列，即Name和Country列。最后，根据提取的动态列和静态列生成了一个新的数据框new_df。

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