Pandas 中Dataframe的 Insert函数详解

Dataframe.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False): 在Dataframe的指定列中插入数据。

参数介绍：

       loc:  int型，表示第几列；若在第一列插入数据，则 loc=0

       column: 给插入的列取名，如 column='新的一列'

       value：数字，array，series等都可（可自己尝试）

       allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复。
 举例：

[code]#创建数据
In [165]:data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=list('abcd'))

In [166]:data
Out[166]:
a   b   c   d
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15

#在第一列插入一列，取名'haha'
In [167]:  data.insert(loc=0,column='haha',value=6)

In [168]:  data
Out[168]:
haha   a   b   c   d
0     6   0   1   2   3
1     6   4   5   6   7
2     6   8   9  10  11
3     6  12  13  14  15

#在第一列插入一列，取名'haha'（重复选择允许）
In [169]: data.insert(loc=0,column='haha',value=6，allow_duplicates=True)

In [170]: data
Out[170]:
haha  haha   a   b   c   d
0     6     6   0   1   2   3
1     6     6   4   5   6   7
2     6     6   8   9  10  11
3     6     6  12  13  14  15

扩展：如何在列表中插入值呢？

以下实例展示了列表的 insert()函数的使用方法：

aList 

=

[

123

, 

'xyz'

, 

'zara'

, 

'abc']

aList.insert( 

3

, 2009)

print

"Final List : ", aList

以上实例输出结果如下：

Final 

List

: [

123

, 

'xyz'

, 

'zara'

, 

2009

, 

'abc'

]

如果要插入多个值，可以这样二个方式：

# Solution1:

a 

=

[

1

, 

2

, 

3

, 

9

, 

10

]

b 

=

[

4

, 

5

, 

6

, 

7

, 

8

]

c 

=

a[:

3

] 

+

b 

+

a[

3

:]

print

(c)

# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Solution2: use list.insert(index, element)

a 

=

[

1

, 

2

, 

3

, 

9

, 

10

]

b 

=

[

4

, 

5

, 

6

, 

7

, 

8

]

index 

=

3

for

i 

in

b[::

-

1

]:

a.insert(index, i)

print

(a)

# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]