pandas 使用insert插入一列_Python

pandas 使用insert插入一列

2021-09-25 00:09shixiu_yuan Python

这篇文章主要介绍了pandas 使用insert插入一列的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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：

pandas 使用insert插入一列

2.插入数据

				?

									frame.insert(0, 'num', np.ones(5))

									print(frame)

结果：

pandas 使用insert插入一列

				?

									frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)])

									print(frame)

pandas 使用insert插入一列

3.插入已存在数据

结果：

pandas 使用insert插入一列

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)

pandas 使用insert插入一列

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

									'''