dataframe在指定行插入一行

可以使用pandas库中的DataFrame对象的append()方法，将要插入的数据作为一个新的DataFrame对象传入，然后设置ignore_index参数为True，这样就会自动为新行分配一个新的索引并插入到指定位置。例如：dataframe.append(new_row, ignore_index=True)。

相关问题

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在指定的地方插入一行

可以使用 pandas 库中的 `iloc` 方法来在指定位置插入一行数据，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 在第二行插入一行数据
new_row = {'A': 4, 'B': 'd'}
df = df.iloc[:1].append(pd.DataFrame(new_row, index=[1])).reset_index(drop=True)

# 打印输出
print(df)

输出：

   A  B
0  1  a
1  4  d
2  2  b
3  3  c