dataframe 在1和5之间插入 2-4行

可以使用 `pandas.DataFrame.loc` 方法来插入多行数据。具体来说，可以创建一个包含新行数据的 DataFrame，然后使用 `loc` 方法将其插入到指定位置。

以下是一个示例代码，其中假设要在第 2 行和第 5 行之间插入新的 2-4 行：

import pandas as pd

# 创建一个包含新行数据的 DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    'col1': [2, 3, 4],
    'col2': ['a', 'b', 'c']
})

# 假设原始的 DataFrame 名称为 df
# 将新行数据插入到指定位置
df.loc[2:4, :] = new_rows

# 查看插入后的 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，`new_rows` 是一个包含新行数据的 DataFrame，其中 `col1` 和 `col2` 分别表示要插入的两列数据。然后，使用 `loc` 方法将新行数据插入到指定位置，即原始 DataFrame 的第 2 行到第 4 行之间。最后，使用 `print` 函数查看插入后的 DataFrame。

相关问题

在dataframe指定两列之间插入一个新的dataframe

可以使用`concat`函数将两个`dataframe`合并成一个新的`dataframe`，然后使用`insert`函数在指定位置插入新的一列。具体步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个示例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concat函数将两个dataframe合并成一个新的dataframe
new_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 使用insert函数在指定位置插入新的一列
new_df.insert(2, 'new_column', np.random.randint(20, size=3))

# 输出新的dataframe
print(new_df)

运行以上代码，将在原有的`df1`和`df2`之间插入一个新的`dataframe`，并在第三列插入了一个名为`new_column`的新列。

df两行数据之间插入一行数据

可以使用 pandas 库中的 `DataFrame.loc` 方法，在指定行的位置插入一行数据。例如，假设有以下的 DataFrame：

import pandas as pd

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

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4

我们可以在第二行后面插入一行数据，如下所示：

new_row = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})
df = pd.concat([df.loc[:1], new_row, df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  6

其中，`new_row` 是要插入的一行数据，使用 `pd.DataFrame` 构造。然后，使用 `pd.concat` 方法将原 DataFrame 分成两部分，分别是第一行到插入位置的部分和插入位置到最后一行的部分，并在这两部分之间插入 `new_row`。最后，使用 `reset_index` 方法重置索引。