把value插入dataframe的指定位置loc中,若插入的数据value已在DataFrame中,则返回 错误ValueError,如想完成重复值的插入需要把allow_duplicates设置为True
insert方法详解
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
参数:
Raises a ValueError if column is already contained in the DataFrame, unless allow_duplicates is set to True.
Parameters:
loc
:参数column插入的位置,如果想插入到第一例则为0,取值范围: 0 <= loc <= len(columns),其中len(columns)为Dataframe的列数
column
:给 插入数据value取列名,可为数字,字符串等
value
:可以是整数,Series或者数组等
allow_duplicates
: 默认 False
1.创建数据
import pandas as pd import numpy as np data = { 'school' : ['北京大学', '清华大学', '山西大学', '山西大学', '武汉大学'], 'name' : ['江路离', '沈希梦', '来使鹭', '陈曦冉', '姜浩然'], 'No.' : [20001943, 300044451, 20190006, 20191234, 1242522] } # data = list(data) <-> data = list(data.keys) # data = list(data.values()) frame = pd.DataFrame(data) print(frame)
结果:
2.插入数据
frame.insert(0, 'num', np.ones(5)) print(frame)
结果:
frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)]) print(frame)
3.插入已存在数据
结果:
4.把allow_duplicates设置为True,可实现重复值的插入
frame.insert(0, 'num', np.ones(5), allow_duplicates=True) print(frame)
补充:pandas 中的insert(), pop()在DataFrame的指定位置中插入某一列
在pandas中,del、drop和pop方法都可以用来删除数据,insert可以在指定位置插入数据。
可以看看以下示例。
import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series data = DataFrame({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', 'female']}) #data数据 ''' In[182]: data Out[182]: age gender name 0 23 male yang 1 34 male jian 2 22 female yj ''' #删除gender列,不改变原来的data数据,返回删除后的新表data_2。axis为1表示删除列,0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。 data_2 = data.drop('gender', axis=1, inplace=False) ''' In[184]: data_2 Out[184]: age name 0 23 yang 1 34 jian 2 22 yj ''' #改变某一列的位置。如:先删除gender列,然后在原表data中第0列插入被删掉的列。 data.insert(0, '性别', data.pop('gender'))#pop返回删除的列,插入到第0列,并取新名为'性别' ''' In[185]: data Out[186]: 性别 age name 0 male 23 yang 1 male 34 jian 2 female 22 yj ''' #直接在原数据上删除列 del data['性别'] ''' In[188]: data Out[188]: age name 0 23 yang 1 34 jian 2 22 yj '''
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持自学编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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