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。

将df1,df2,df3放到一个list dfs里面，然后concat到csv，并在2个df之间插入没有值的行

好的，这是修改后的程序：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

dfs = [df1, df2, df3]

# 将所有 DataFrame 拼接在一起
result = pd.concat(dfs)

# 在相邻的 DataFrame 之间插入没有值的行
for i in range(1, len(dfs)):
    result = pd.concat([result.iloc[:len(dfs[i-1])*i], pd.DataFrame(index=range(1), columns=result.columns), result.iloc[len(dfs[i-1])*i:]])

# 将拼接后的结果写入 CSV 文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

这段程序将 `df1`、`df2` 和 `df3` 放到一个列表 `dfs` 里面，然后使用 `pd.concat` 方法将它们拼接在一起，并在相邻的 DataFrame 之间插入了一个没有值的行。具体来说，我们使用一个 for 循环遍历 `dfs`，在第 `i` 个 DataFrame 和第 `i+1` 个 DataFrame 之间插入没有值的行，最后将拼接后的结果写入了 `result.csv` 文件中。