dataframe在指定位置插入列

好的，让我来回答你的问题。要在指定位置插入列，可以使用pandas库中的insert()方法。这个方法可以在指定位置插入一列数据，可以指定列名和数据内容。接下来是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

# 在第2列插入一列数据
df.insert(1, 'D', [10,11,12])

print(df)

在上面的代码中，insert()方法的第一个参数是插入列的位置，第二个参数是插入列的列名，第三个参数是插入列的数据。这个示例中，我们在第2列插入了一列名为'D'的数据。输出的结果如下：

   A   D  B  C
0  1  10  4  7
1  2  11  5  8
2  3  12  6  9

希望这个答案能够帮到你！

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dataframe在指定位置插入行

好的，关于如何在DataFrame中插入行，可以使用pandas库提供的`append()`函数，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在指定位置插入一行
new_row = pd.DataFrame({'A': [7], 'B': [8]})
df = pd.concat([df.iloc[:1], new_row, df.iloc[1:]]).reset_index(drop=True)

print(df)

其中，`iloc`是一种根据位置选择行和列的方法。在上述例子中，我们首先用`iloc[:1]`选择前一行，然后选择要插入的行，最后用`iloc[1:]`选择后面的所有行，并将它们拼接在一起。`reset_index()`用于重置索引，可选的`drop=True`用于保持索引连续。

dataframe 指定位置插入多列

要在DataFrame中指定位置插入多列，可以使用pandas的insert()方法。该方法具有以下参数：

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

- loc: int

要插入列的位置（索引）。

- column: str or int or tuple

要插入的列名或多个列名的列表或元组。

- value: object or int or float

要插入的值或多个值的列表或数组。长度必须与DataFrame的行数相同。

- allow_duplicates: bool

如果为真，则允许插入重复列名（默认为假）。

例如，如果DataFrame df包含以下数据：

| | A | B | C |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 |

要在B列之后插入两列D和E，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1],'B':[2],'C':[3]})
cols_to_insert = ['D', 'E']
values_to_insert = [[4,5]]

df.insert(loc = df.columns.get_loc('B')+1, column = cols_to_insert, value = values_to_insert)

结果是：

| | A | B | D | E | C |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 4 | 5 | 3 |

可以看到，D和E列已经成功插入到B列之后。这里使用了get_loc()方法来获取B列的索引位置。values_to_insert值是一个含有一行两列的列表，因为要插入两列新数据。如果需要插入更多列，则需要调整values_to_insert列表的大小和组织方式。