一、什么是df.insert
df.insert是Pandas中的一个函数，可以在DataFrame中插入一列或多列，也可以在指定的位置插入一列或多列。语法形式：DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
二、如何使用df.insert
在DataFrame中插入一列或多列：
# 插入一列 df.insert(1, 'new_column', [1, 2, 3, 4]) # 插入多列 df.insert(2, 'new_column1', [5, 6, 7, 8]) df.insert(3, 'new_column2', [9, 10, 11, 12])
在指定位置插入一列或多列：
df.insert(loc=2, column='new_column', value=[1, 2, 3, 4], allow_duplicates=True)
三、df.insert的参数详解
loc：要插入的位置，可以是插入位置的索引位置或列名。
column：要插入的列的名称。
value：要插入的数据，可以是一个常数、一个数组或一个Series。
allow_duplicates：是否允许插入重复的列名，默认为False。
四、df.insert的作用
df.insert函数主要用于DataFrame的插入，适用于多数情况下的数据结构操作。常见的应用场景如下：
（一）插入一列或多列到某个位置
在DataFrame中插入一列或多列的场景较为常见，例如在数据清洗过程中新增一列或者对数据进行格式转换等。
# 插入一列 df.insert(1, 'new_column', [1, 2, 3, 4]) # 插入多列 df.insert(2, 'new_column1', [5, 6, 7, 8]) df.insert(3, 'new_column2', [9, 10, 11, 12])
（二）插入一列或多列到某列之前或之后
在实际操作中，有时需要在某一列之前或之后插入一列或多列，此时可以使用df.insert函数并设置对应的位置。
# 在某一列之前插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2"), 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)
# 在某一列之后插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2")+1, 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)
（三）批量插入列
在某些场景下，需要批量地插入列，例如在读取csv文件时，需要自动将已知的列名与文件中的列进行对应。
# 批量插入列
column_names = ['col1', 'col2', 'col3']
for column_name in column_names:
df.insert(len(df.columns), column_name, '')
五、df.insert的优劣比较
相比于其他DataFrame的操作函数，df.insert操作的优点主要有：
1、可以指定插入位置，较为灵活方便。
2、既可以插入常数值，又可以插入数组或者Series。
3、可以一次性插入多个列。
缺点就是相对于其他插入列的方法，可能稍显烦琐。
六、总结
本文详细介绍了Pandas中的df.insert函数，从语法形式、使用方法、参数详解、作用以及优劣比较等方面进行了探讨。通过对df.insert函数的深入了解，可以更加灵活地进行DataFrame操作。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/154187.html
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