pandas中的insert插入多列

pandas中的insert方法可以用来插入多列，具体操作如下：

1. 首先，需要创建一个DataFrame对象，可以使用pandas.DataFrame()方法创建。

2. 然后，使用insert()方法插入多列，该方法的参数包括要插入的位置、列名和列值。

3. 最后，使用print()方法打印出DataFrame对象，查看插入的多列是否正确。

例如，以下代码演示了如何在DataFrame对象中插入多列：

import pandas as pd

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

# 插入多列
df.insert(1, 'C', [7, 8, 9])
df.insert(2, 'D', [10, 11, 12])

# 打印DataFrame对象
print(df)

输出结果如下：

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

可以看到，插入的多列'C'和'D'已经成功添加到了DataFrame对象中。

相关问题

python pandas增加多列

可以使用pandas的insert方法来增加多列。该方法的第一个参数指定插入列的位置，第二个参数指定插入列的列名，第三个参数指定插入列的数据。例如，假设我们有一个名为data的DataFrame，我们想在最后插入两列，列名分别为'd'和'e'，数据分别为0和1，可以使用以下代码：

data.insert(data.shape\[1\], 'd', 0)
data.insert(data.shape\[1\], 'e', 1)

这将在data的最后插入两列，列名分别为'd'和'e'，数据分别为0和1。如果想在指定位置插入列，可以将第一个参数设置为相应的位置。例如，如果想在第二列后插入一列，可以使用以下代码：

data.insert(2, 'newcol', \[99, 99\])

这将在data的第二列后插入一列，列名为'newcol'，数据为\[99, 99\]。注意，如果要插入的列名已经存在，可以使用allow_duplicates=True参数来允许重复列名的插入。

另外，还可以使用obj\['col'\] = value的方法来增加列。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，我们想在第一列前插入一列，列名为'newcol'，数据为\[100, 100\]，可以使用以下代码：

df\['newcol'\] = \[100, 100\]

这将在df的第一列前插入一列，列名为'newcol'，数据为\[100, 100\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [在Python Pandas中向现有DataFrame添加新列](https://blog.csdn.net/xfxf996/article/details/105343792)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Panda 增加列（单列和多列）](https://blog.csdn.net/weixin_47464737/article/details/120362900)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何在pandas DataFrame中添加更多的列并将列表数据插入对应位置？

在pandas DataFrame中添加新列并同时插入列表数据，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个新的Series或直接是一个列表，其中包含了你要插入的数据。例如，你有新的数据列表`new_data`:

new_data = [value1, value2, ...]

2. 然后，你可以通过DataFrame的`assign`方法或者字典的方式来添加新列。如果新列的索引与原DataFrame中的某一行一致，可以直接使用该行的索引作为新列名。

   # 用Series的方式
   df = df.assign(new_column=new_data)

   # 用字典的方式
   df = df.set_index(df.index.get_level_values(0))  # 假设你是基于MultiIndex操作，需要设置成单级索引
   df['new_column'] = new_data

3. 如果你的新数据需要插入到现有的DataFrame的某个位置，比如你想在现有的最后一列之后添加，只需给列名指定合适的索引位置即可，如`df.columns[-1:] + ['new_column']`。然后使用`insert`方法：

   df.insert(loc=len(df.columns), column='new_column', value=new_data)

在这个例子中，`loc`参数表示插入的位置（从0开始计数），`column`是要插入的新列名，`value`是你想添加的`new_data`列表。

请注意，根据你的实际需求和DataFrame的结构，上述代码可能需要调整。