df.insert詳解——Pandas中的插入操作

一、什麼是df.insert

df.insert是Pandas中的一個函數，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。語法形式：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的參數詳解

loc：要插入的位置，可以是插入位置的索引位置或列名。

column：要插入的列的名稱。

value：要插入的數據，可以是一個常數、一個數組或一個Series。

allow_duplicates：是否允許插入重複的列名，默認為False。

四、df.insert的作用

df.insert函數主要用於DataFrame的插入，適用於多數情況下的數據結構操作。常見的應用場景如下：

（一）插入一列或多列到某個位置

在DataFrame中插入一列或多列的場景較為常見，例如在數據清洗過程中新增一列或者對數據進行格式轉換等。

# 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後

在實際操作中，有時需要在某一列之前或之後插入一列或多列，此時可以使用df.insert函數並設置對應的位置。

# 在某一列之前插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2"), 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)
# 在某一列之後插入
df.insert(df.columns.get_loc("col2")+1, 'new_column', [1, 2, 3, 4], True)

（三）批量插入列

在某些場景下，需要批量地插入列，例如在讀取csv文件時，需要自動將已知的列名與文件中的列進行對應。

# 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的優劣比較

相比於其他DataFrame的操作函數，df.insert操作的優點主要有：

1、可以指定插入位置，較為靈活方便。

2、既可以插入常數值，又可以插入數組或者Series。

3、可以一次性插入多個列。

缺點就是相對於其他插入列的方法，可能稍顯煩瑣。

六、總結

本文詳細介紹了Pandas中的df.insert函數，從語法形式、使用方法、參數詳解、作用以及優劣比較等方面進行了探討。通過對df.insert函數的深入了解，可以更加靈活地進行DataFrame操作。