Python Pandas dataframe.insert()用法及代码示例

Pandas 插入方法允许用户在 DataFrame 或系列(1-D DataFrame )中插入列。也可以通过以下方法将一列手动插入 DataFrame 中，但是这里没有太多的自由度。
例如，甚至无法确定列的位置，因此插入的列总是插入到最后一个位置。

用法:

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

参数：

loc:loc是一个整数，它是我们要插入新列的列的位置。这将使该位置上的现有列向右移动。
column:column是一个字符串，它是要插入的列的名称。
value:value只是要插入的值。它可以是int，string，float或任何东西，甚至可以是series /值列表。仅提供一个值将为所有行设置相同的值。
allow_duplicates:allow_duplicates是一个布尔值，用于检查是否存在具有相同名称的列。

从此处找到使用的csv文件的链接。

插入具有静态值的列：

# importing pandas module 
import pandas as pd 
   
# reading csv file 
data = pd.read_csv("pokemon.csv") 
   
# displying  dataframe - Output 1 
data.head()

输出：

插入列后：

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# reading csv file 
data = pd.read_csv("pokemon.csv") 
  
# displying  dataframe - Output 1 
data.head() 
  
# inserting column with static value in data frame 
data.insert(2, "Team", "Any") 
  
# displaying data frame again - Output 2 
data.head()

每行传递具有不同值的系列：

在此示例中，创建了一个序列，并且一些值通过for循环传递给该序列。之后，该系列在pandas插入函数中传递，以将传递的值附加到Data框架中。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# creating a blank series 
Type_new = pd.Series([]) 
  
# reading csv file 
data = pd.read_csv("pokemon.csv") 
  
  
# running a for loop and asigning some values to series 
for i in range(len(data)):
    if data["Type"][i] == "Grass":
        Type_new[i]="Green"
  
    elif data["Type"][i] == "Fire":
        Type_new[i]="Orange"
  
    elif data["Type"][i] == "Water":
        Type_new[i]="Blue"
  
    else:
        Type_new[i]= data["Type"][i] 
  
          
# inserting new column with values of list made above         
data.insert(2, "Type New", Type_new) 
  
# list output 
data.head()

输出：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.insert()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

插入具有静态值的列：

# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file data = pd.read_csv("pokemon.csv") # displying dataframe - Output 1 data.head()

每行传递具有不同值的系列：

输出：

`# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file data = pd.read_csv("pokemon.csv") # displying dataframe - Output 1 data.head()`