使用python对dataframe隔行插入空行

可以使用以下代码来实现对DataFrame隔行插入空行：

import pandas as pd

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

# 隔行插入空行
df_new = pd.concat([df, pd.DataFrame(index=df.index, columns=df.columns)], axis=0)\
         .sort_index(kind='mergesort').reset_index(drop=True)

print(df_new)

这段代码的作用是先通过`pd.concat()`函数将原DataFrame和一个空DataFrame按行拼接在一起，然后使用`sort_index()`函数根据索引排序，最后使用`reset_index()`函数重新设置索引并删除原先的索引列，得到最终的结果DataFrame。

相关问题

python dataframe隔行取值

你可以使用切片来实现DataFrame的隔行取值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'C': [13, 14, 15, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

# 隔行取值
df_new = df[::2]  # 或者 df.iloc[::2]

print(df_new)

这将输出隔行取值后的DataFrame：

   A   B   C
0  1   7  13
2  3   9  15
4  5  11  17

这里的`[::2]`表示从第一行开始，以步长为2进行切片，即取第1、3、5行等隔行数据。你也可以使用`iloc`函数来实现相同的效果，例如`df.iloc[::2]`。

python在dataframe中插入列

在Python中，可以使用Pandas库来操作DataFrame。要在DataFrame中插入列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 插入一列
df['C'] = [7, 8, 9]

# 输出DataFrame
print(df)

这将在DataFrame中插入一列，列名为“C”，并将值设置为[7, 8, 9]。您可以根据需要更改列名和值。