如何从同索引多DataFrame中选取指定列高效创建新DataFrame？

嘿，这个需求用Pandas处理起来超简单，而且效率拉满！因为你的两个DataFrame索引完全一致，根本不需要额外做对齐操作，直接提取目标列合并就行，最简洁高效的方法有两种：

方法一：直接构造新DataFrame（推荐） #

这种方式直观又高效，直接用原DataFrame的目标列来构造新的DataFrame，Pandas会自动基于相同的索引完成行匹配：

import pandas as pd

# 假设DF1和DF2已经是你的两个DataFrame
DF3 = pd.DataFrame({
    'IMP1': DF1['IMP1'],
    'IMP2': DF2['IMP2']
})

方法二：使用pd.concat拼接 #

如果你更习惯用拼接函数，pd.concat也是个好选择，指定按列拼接（axis=1）即可：

DF3 = pd.concat([DF1['IMP1'], DF2['IMP2']], axis=1)

为什么这两种方法高效？ #

因为你的两个DataFrame索引完全匹配，Pandas不需要做任何额外的索引对齐计算，直接把对应索引的行绑定在一起，时间复杂度是O(n)，属于最优的处理方式。运行后得到的DF3就完全是你想要的结果：

DF3
IMP1 IMP2
Month1 1.135899 1.135899
Month2 1.093204 1.093204
Month3 2.035373 2.035373
Month4 0.350060 0.350060
Month5 -0.939962 -0.369962

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Silent User