Pandas是一个开源Python数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用DataFrame对象来操作表格类型的数据，它是一个二维表格数据结构，每一列可以保存不同类型的数据。本文将介绍如何使用DataFrame.insert()方法来轻松插入新的数据。
一、DataFrame介绍
DataFrame是Pandas库中最常用和强大的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL表，可以存储不同数据类型的数据，包括数字、字符串和对象等。DataFrame具有以下特点：
1. 可以轻松地从各种数据源中创建DataFrame，包括CSV、Excel、SQL数据库查询结果等。
2. 可以支持对DataFrame进行索引和切片，以查找和提取特定的数据。
3. 可以对DataFrame进行合并、分组和重塑等操作，用于数据处理和分析。
二、DataFrame.insert()方法
DataFrame.insert()方法用于在DataFrame对象中插入新的一列或多列数据，语法如下：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
参数说明：
·loc：插入位置的索引。
·column：插入列的列名。
·value：插入的数据，可以是标量、Series、数组或DataFrame。
·allow_duplicates：是否允许插入同名列，默认为False。
三、使用示例
1. 插入标量数据
假设我们有一个数据集，包含商品名称、价格、库存等信息，我们需要插入一列折扣率数据，计算公式为：折扣率 = 0.8。
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'商品名称': ['商品1', '商品2', '商品3'],
'价格': [100, 200, 300],
'库存': [50, 100, 200]})
# 插入折扣率数据
df.insert(3, '折扣率', 0.8)
print(df)
输出结果如下：
商品名称 价格 库存 折扣率
0 商品1 100 50 0.8
1 商品2 200 100 0.8
2 商品3 300 200 0.8
可以看到，折扣率列已成功插入。
2. 插入Series数据
如果需要插入一列不同的折扣率数据，可以使用Series对象。
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'商品名称': ['商品1', '商品2', '商品3'],
'价格': [100, 200, 300],
'库存': [50, 100, 200]})
# 插入不同的折扣率数据
discounts = pd.Series([0.6, 0.7, 0.8])
df.insert(3, '折扣率', discounts)
print(df)
输出结果如下：
商品名称 价格 库存 折扣率
0 商品1 100 50 0.6
1 商品2 200 100 0.7
2 商品3 300 200 0.8
同样地，折扣率列已成功插入。
3. 插入数组数据
我们也可以使用数组的方式来插入新的列数据，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'商品名称': ['商品1', '商品2', '商品3'],
'价格': [100, 200, 300],
'库存': [50, 100, 200]})
# 插入随机生成的数据
discounts = np.random.rand(3)
df.insert(3, '折扣率', discounts)
print(df)
输出结果如下：
商品名称 价格 库存 折扣率
0 商品1 100 50 0.266256
1 商品2 200 100 0.400168
2 商品3 300 200 0.445974
可以看到，折扣率列已成功插入，并且值为随机生成的数据。
4. 插入DataFrame数据
如果需要插入多列数据，可以使用另一个DataFrame对象。
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'商品名称': ['商品1', '商品2', '商品3'],
'价格': [100, 200, 300],
'库存': [50, 100, 200]})
# 创建新的DataFrame对象
discounts = pd.DataFrame({'折扣率': [0.6, 0.7, 0.8], '优惠金额': [10, 20, 30]})
# 插入新的列数据
df.insert(3, '折扣率', discounts['折扣率'])
df.insert(4, '优惠金额', discounts['优惠金额'])
print(df)
输出结果如下：
商品名称 价格 库存 折扣率 优惠金额
0 商品1 100 50 0.6 10
1 商品2 200 100 0.7 20
2 商品3 300 200 0.8 30
可以看到，成功插入了两列新数据。
总结
使用DataFrame.insert()方法可以轻松地插入新的数据。无论是标量、Series、数组或DataFrame，都可以使用此方法来插入新的列数据到DataFrame对象中。这大大简化了数据处理的工作，同时增加了代码的可读性和可维护性。
