python dataframe插入行列

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型数据结构，它允许我们像操作Excel电子表格一样处理数据。如果你想在DataFrame中插入新的行或列，可以按照以下步骤操作：

1. **插入新行**：
- 使用`loc`、`iloc`或者`insert`方法：
- `df.loc[row_index, column] = value`：基于标签位置插入，`row_index`指定行索引，`column`指定列名，`value`是插入的新值。
- `df.iloc[row_index, col_index] = value`：基于位置插入，类似上一条，但是需要列的整数索引。
- `df.insert(loc, column, value)`：直接在指定的位置`loc`插入新列`column`，`value`是要插入的序列。

2. **插入新列**：
- 使用`assign`方法，这会创建一个新的列并保留原始数据：

     df = df.assign(new_column_name=value)

- 或者使用字典形式的键值对添加：

     df['new_column_name'] = value_list

记得在实际操作前确保`value`或`value_list`的数据类型匹配DataFrame中已有列的数据类型，并且对于缺失值处理可以选择默认填充（例如`fillna()`），或者明确设置。

相关问题

指定行列，让给位置往后移一格dataframe

在Python的Pandas库中，如果你想将DataFrame中的某一行或某一列向后移动一位，即移动到下一行或下一个单元格，你可以使用`shift()`函数。这里有几个关键点：

1. 对于行操作：假设你有一个DataFrame `df`，并且你想把某一行（比如索引为1的行）移动到第二行，可以这样做：

   df.iloc[1] = df.iloc[0].shift()
   df.drop(df.index[0], inplace=True)  # 删除原始的第一行

2. 对于列操作：如果你想要移动整个列，例如将列'B'移到列'C'之后，首先要创建一个新的Series并将其赋值：

   new_column = df['B'].shift()
   df.insert(loc=df.columns.get_loc('C') + 1, column='B', value=new_column)

这里，`insert()`函数会在指定位置插入新的列。

请注意，`shift()`默认会向下移动，如果需要向上移动，你需要加上负数作为参数。另外，`drop()`和`insert()`操作都是直接修改原数据框，所以记得备份原始数据以防意外。

datafream任意行列outer join插入其他列数据

在DataFrame中进行outer join并插入其他列数据的方法是使用merge函数。merge函数可以根据指定的列进行连接，并且可以选择不同类型的连接，包括left join、right join、inner join和outer join。

下面是一个示例代码，展示如何在DataFrame中进行outer join并插入其他列数据：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3\], 'B': \[4, 5, 6\]})
df2 = pd.DataFrame({'C': \[7, 8, 9\], 'D': \[10, 11, 12\]})

# 使用merge函数进行outer join，并插入其他列数据
result = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_index=True, right_index=True)

# 插入其他列数据
result\['E'\] = \[13, 14, 15\]

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先创建了两个DataFrame df1和df2。然后使用merge函数进行outer join，通过设置how参数为'outer'来指定outer join。通过设置left_index和right_index参数为True，我们可以根据索引进行连接。最后，我们插入了一个名为'E'的新列，并赋予了相应的值。

希望这个例子能够帮助到你。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [inner join、outer join、right join、left join 之间的区别](https://blog.csdn.net/dingjianmin/article/details/92009385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]