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。

dataframe增加多行dataframe

### 添加多行至现有 DataFrame

为了向现有的 Pandas `DataFrame` 中添加多个新行，可以采用多种方法。一种常见的方式是构建一个新的 `DataFrame` 或列表字典来表示这些新增加的数据项，随后利用 `.append()` 函数将其追加到原始数据框中。

下面是一个具体的例子：

import pandas as pd

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

# 新增的多行记录作为一个列表中的字典集合
new_rows = [
    {'A': 5, 'B': 6},
    {'A': 7, 'B': 8}
]

# 将新的行转换成 DataFrame 并与原 DataFrame 进行连接操作
df_new = pd.DataFrame(new_rows)
df_result = df.append(df_new, ignore_index=True)

print(df_result)

上述代码展示了如何创建一个包含两列 A 和 B 的初始 `DataFrame`，接着定义了一个由两个字典组成的列表 `new_rows` 来代表待加入的新行。通过将此列表转化为临时 `DataFrame` (`df_new`) 后再调用 `.append()` 方法实现一次性批量插入多条记录的效果[^1]。

然而需要注意的是，在实际开发过程中更推荐先收集所有的子集或增量更新部分于列表内，最后统一执行一次性的拼接动作以提高效率并减少不必要的内存开销[^3]。

对于不同结构的数据源之间的合并情况，比如存在不匹配类型的列名时，可以通过设置参数 `sort=False` 防止自动排序带来的潜在问题[^2]。