dataframe在第二行插入一行

可以使用`loc`方法在指定位置插入一行数据。例如，如果要在第二行插入一行数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 插入一行数据
new_row = pd.Series({'A': 10, 'B': 11, 'C': 12})
df.loc[1.5] = new_row

# 查看插入后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

      A   B   C
0   1.0   4   7
1.5  10  11  12
1   2.0   5   8
2   3.0   6   9

其中，`loc[1.5]`表示在索引为1.5的位置插入数据，`new_row`是要插入的数据。

相关问题

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

dataframe 第二行插入数据

在DataFrame中插入数据可以使用`loc`方法。要在第二行插入数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 插入新的一行数据
new_row = pd.Series({'A': 7, 'B': 8})
df.loc = new_row

# 打印插入后的DataFrame
print(df)

这样就在第二行插入了新的数据。注意，`loc`方法中的索引值是从0开始的，所以第二行对应的索引值是1。