python的pandas中如何在dataframe中插入一行或一列数据？

见贤思齐

dataframe类型是如何插入一行或一列数据的呢？这个需求在本文中将会进行讨论。相比较ndarray类型的同样的“数据插入”需求，dataframe的实现方式，则不是很好用。本文以一个dataframe类型变量为例，测试插入一行数据或者一列数据的方式方法。测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2，pandas@1.5.3。某个位置插入列因为dataframe的insert()，不走寻常路。效果就是插入一列数据，并没有axis=这个参数来区分数据流的方向。并且默认效果就是替换原变量，并不是return新变量，并没有个inplace参数进行控制。测试代码：importpandasaspddf=pd.DataFrame({"姓名":["老许","虎子"],"重量":["10","15"]})df.insert(1,"种类",["猫","狗"])print(df)1234'运行运行输出：姓名种类重量0老许猫101虎子狗15123这个dataframe将作为原始数据，参与本文后续的代码实验。尾部插入列这个代码是最简单的，灰常简单。测试代码：importpandasaspddf=pd.DataFrame({"姓名":["老许","虎子"],"重量":["10","15"]})df["颜色"]=['黑色','黄色']print(df)12345'运行运行输出：姓名重量颜色0老许10黑色1虎子15黄色123某个位置插入行下面在第二行（编号1）位置插入两条数据。实际上先对dataframe在编号1位置进行了拆分，然后再在拆分的两部分中间放入了新的数据，最终执行合并操作。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"姓名":["老许","虎子"],"种类":["猫","狗"],"重量":["10","15"]})data=pd.DataFrame({'姓名':["老许二代","二赖子"],'种类':["黑猫","花狗"],'重量':[3,15]})df2=pd.concat([df.loc[:0],data,df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)print(df2)123456789'运行运行输出姓名种类重量0老许猫101老许二代黑猫32二赖子花狗153虎子狗1512345尾部插入行dataframe类型官方，对于插入新的一行数据的需求，就仅仅提供了一个append()操作，可以叠加新数据到尾部。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"姓名":["老许","虎子"],"种类":["猫","狗"],"重量":["10","15"]})data=pd.DataFrame({'姓名':["老许二代","二赖子"],'种类':["黑猫","花狗"],'重量':[3,15]})df3=df.append(data,ignore_index=True)print(df3)123456789输出姓名种类重量0老许猫101虎子狗152老许二代黑猫33二赖子花狗1512345