如何在pandas DataFrame中添加更多的列并将列表数据插入对应位置？

在pandas DataFrame中添加新列并同时插入列表数据，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个新的Series或直接是一个列表，其中包含了你要插入的数据。例如，你有新的数据列表`new_data`:

new_data = [value1, value2, ...]

2. 然后，你可以通过DataFrame的`assign`方法或者字典的方式来添加新列。如果新列的索引与原DataFrame中的某一行一致，可以直接使用该行的索引作为新列名。

   # 用Series的方式
   df = df.assign(new_column=new_data)

   # 用字典的方式
   df = df.set_index(df.index.get_level_values(0))  # 假设你是基于MultiIndex操作，需要设置成单级索引
   df['new_column'] = new_data

3. 如果你的新数据需要插入到现有的DataFrame的某个位置，比如你想在现有的最后一列之后添加，只需给列名指定合适的索引位置即可，如`df.columns[-1:] + ['new_column']`。然后使用`insert`方法：

   df.insert(loc=len(df.columns), column='new_column', value=new_data)

在这个例子中，`loc`参数表示插入的位置（从0开始计数），`column`是要插入的新列名，`value`是你想添加的`new_data`列表。

请注意，根据你的实际需求和DataFrame的结构，上述代码可能需要调整。