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df.insert详解——Pandas中的插入操作

一、什么是df.insert

df.insert是Pandas中的一个函数,可以在DataFrame中插入一列或多列,也可以在指定的位置插入一列或多列。语法形式:DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

二、如何使用df.insert

在DataFrame中插入一列或多列:

# 插入一列
df.insert(1, 'new_column', [1, 2, 3, 4])
# 插入多列
df.insert(2, 'new_column1', [5, 6, 7, 8])
df.insert(3, 'new_column2', [9, 10, 11, 12])

在指定位置插入一列或多列:

df.insert(loc=2, column='new_column', value=[1, 2, 3, 4], allow_duplicates=True)

三、df.insert的参数详解

loc:要插入的位置,可以是插入位置的索引位置或列名。

column:要插入的列的名称。

value:要插入的数据,可以是一个常数、一个数组或一个Series。

allow_duplicates:是否允许插入重复的列名,默认为False。

四、df.insert的作用

df.insert函数主要用于DataFrame的插入,适用于多数情况下的数据结构操作。常见的应用场景如下:

(一)插入一列或多列到某个位置

在DataFrame中插入一列或多列的场景较为常见,例如在数据清洗过程中新增一列或者对数据进行格式转换等。

# 插入一列
df.insert(1, 'new_column', [1, 2, 3, 4])
# 插入多列
df.insert(2, 'new_column1', [5, 6, 7, 8])
df.insert(3, 'new_column2', [9, 10, 11, 12])

(二)插入一列或多列到某列之前或之后

在实际操作中,有时需要在某一列之前或之后插入一列或多列,此时可以使用df.insert函数并设置对应的位置。

# 在某一列之前插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2"), 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)
# 在某一列之后插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2")+1, 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)

(三)批量插入列

在某些场景下,需要批量地插入列,例如在读取csv文件时,需要自动将已知的列名与文件中的列进行对应。

# 批量插入列
column_names = ['col1', 'col2', 'col3']
for column_name in column_names:
    df.insert(len(df.columns), column_name, '')

五、df.insert的优劣比较

相比于其他DataFrame的操作函数,df.insert操作的优点主要有:

1、可以指定插入位置,较为灵活方便。

2、既可以插入常数值,又可以插入数组或者Series。

3、可以一次性插入多个列。

缺点就是相对于其他插入列的方法,可能稍显烦琐。

六、总结

本文详细介绍了Pandas中的df.insert函数,从语法形式、使用方法、参数详解、作用以及优劣比较等方面进行了探讨。通过对df.insert函数的深入了解,可以更加灵活地进行DataFrame操作。