博客

在Pandas数据框架的指定位置插入行

  • Post category:Python

首先，需要明确的一点是，Pandas数据框架中并不能直接在指定位置插入行。因为DataFrame本质上是列向的数据结构，行的插入其实是在对原DataFrame进行修改，添加新的行，然后重新对整个DataFrame进行赋值来实现的。

下面详细讲解在Pandas数据框架中指定位置插入行的具体步骤：

1.确定需要插入的行数据

首先需要准备好需要插入的行数据，可以通过字典、序列等方式。

例如，准备需要插入的数据为：

new_row_data = {'name': '张三', 'age': 23, 'gender': '男'}

2.创建空的DataFrame

在当前DataFrame的基础上，创建一个新的空的DataFrame，可以通过如下方式实现：

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

其中，df为需要插入行的原DataFrame。这样新的DataFrame即有了和原DataFrame同样的列名和列数，但没有任何行数据。

3.将新的行数据插入到指定位置

由于Pandas数据框架按照索引排序，插入新行的位置可以通过指定插入行的索引来实现。例如，我们需要新的行插入到第2行的位置，可以使用如下代码：

insert_index = 1 # 要插入到第2行位置
new_df.loc[insert_index] = new_row_data

其中，loc用于定位需要插入数据的行位置，insert_index为需要插入新行的位置，new_row_data为需要插入的新行的数据。

4.将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中

由于新的行数据已经被插入到了指定的位置，我们需要将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中，代码如下：

before_rows = df.loc[:insert_index-1]
new_df = pd.concat([before_rows, new_df])

其中，before_rows为原DataFrame中指定位置之前的行数据，可以通过loc来定位。pd.concat用于将原DataFrame和新的DataFrame拼接在一起。

5.将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中

接下来，需要将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中，代码如下：

after_rows = df.loc[insert_index:]
new_df = pd.concat([new_df, after_rows])

其中，after_rows为原DataFrame中指定位置之后的行数据，可以通过loc来定位。同样使用pd.concat将原DataFrame和新的DataFrame拼接在一起。

6.修改DataFrame的索引

最后，需要重置新DataFrame的索引，从0开始，代码如下：

new_df.reset_index(inplace=True, drop=True)

这样新的DataFrame就创建成功了，其中包含了我们需要插入的新行数据。

下面给出完整的示例代码，从一个含有5行的DataFrame中插入一行数据：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], 
                   'age': [23, 24, 25, 26, 27], 
                   'gender': ['男', '女', '男', '女', '男']})

# 准备需要插入的新数据
new_row_data = {'name': '孙八', 'age': 28, 'gender': '女'}

# 创建空的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 将新的行数据插入到指定位置
insert_index = 1  # 要插入到第2行位置
new_df.loc[insert_index] = new_row_data

# 将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中
before_rows = df.loc[:insert_index-1]
new_df = pd.concat([before_rows, new_df])

# 将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中
after_rows = df.loc[insert_index:]
new_df = pd.concat([new_df, after_rows])

# 重置索引
new_df.reset_index(inplace=True, drop=True)

print(new_df)

输出结果如下：

  name  age gender
0   张三   23      男
1  孙八   28      女
2   李四   24      女
3   王五   25      男
4   赵六   26      女
5   钱七   27      男

从结果可以看出，新的行数据已经成功插入到了第二行的位置。

Tags: