pandas如何使用insert插入一列

這篇文章將為大家詳細講解有關pandas如何使用insert插入一列，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

把value插入dataframe的指定位置loc中，若插入的數據value已在DataFrame中，則返回 錯誤ValueError，如想完成重復值的插入需要把allow_duplicates設置為True

insert方法詳解

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

參數：

Raises a ValueError if column is already contained in the DataFrame, unless allow_duplicates is set to True.

Parameters：

loc ：參數column插入的位置，如果想插入到第一例則為0，取值范圍： 0 <= loc <= len(columns),其中len(columns)為Dataframe的列數

column ：給 插入數據value取列名，可為數字，字符串等

value ：可以是整數，Series或者數組等

allow_duplicates : 默認 False

1.創建數據

import pandas as pd
import numpy as np
data = {
 'school' : ['北京大學', '清華大學', '山西大學', '山西大學', '武漢大學'],
 'name' : ['江路離', '沈希夢', '來使鷺', '陳曦冉', '姜浩然'],
 'No.' : [20001943, 300044451, 20190006, 20191234, 1242522]
}
# data = list(data) <-> data = list(data.keys)
# data = list(data.values())

frame = pd.DataFrame(data)
print(frame)

結果：

2.插入數據

frame.insert(0, 'num', np.ones(5))
print(frame)

結果：

frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)])
print(frame)

3.插入已存在數據

結果：

4.把allow_duplicates設置為True，可實現重復值的插入

frame.insert(0, 'num', np.ones(5), allow_duplicates=True)
print(frame)

補充：pandas 中的insert(), pop()在DataFrame的指定位置中插入某一列

在pandas中，del、drop和pop方法都可以用來刪除數據，insert可以在指定位置插入數據。

可以看看以下示例。

import pandas as pd 
from pandas import DataFrame, Series
data = DataFrame({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', 'female']})
#data數據
'''
In[182]: data
Out[182]: 
  age gender name
0  23  male yang
1  34  male jian
2  22 female  yj
'''
#刪除gender列，不改變原來的data數據，返回刪除后的新表data_2。axis為1表示刪除列，0表示刪除行。inplace為True表示直接對原表修改。
data_2 = data.drop('gender', axis=1, inplace=False)
'''
In[184]: data_2
Out[184]: 
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''
#改變某一列的位置。如：先刪除gender列，然后在原表data中第0列插入被刪掉的列。
data.insert(0, '性別', data.pop('gender'))#pop返回刪除的列，插入到第0列，并取新名為'性別'
'''
In[185]: data
Out[186]: 
    性別 age name
0  male  23 yang
1  male  34 jian
2 female  22  yj
'''
#直接在原數據上刪除列
del data['性別']
'''
In[188]: data
Out[188]: 
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''

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