import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
如果你需要在 DataFrame 中的特定位置插入列,可以使用.insert()方法。这个方法允许你指定列的插入位置、列名和数据。 示例代码 2 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 在第一列位置插入新列df.insert(1,'NewColumn',[10,20,30])print(df) Python Copy Output: 3. 使...
# 添加一列,直接赋值有几个头 df['head'] = 1 df name number leg head 0 cat 3 12 1 添加一列,采用insert()方法 # 使用方法是DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)# 即df.insert(添加列位置索引序号,添加列名,数值,是否允许列名重复)df.insert(1,'tail',1,allow_duplicates...
df = pd.DataFrame(data) # 使用insert方法 df.insert(2,'C', [7,8,9]) print(df) insert方法可以在指定位置插入新列。 join方法 importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用join方法 new_column = pd.Series([7,8,9], name='C') df =...
在这里，我们将介绍如何使用 assign函数添加列，以及使用 drop方法删除列，insert方法插入列，以及 get_loc方法查找列的位置。首先，让我们构造一个示例DataFrame：import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)print("Original DataFrame:")print(df)输出结果：...
使用insert方法在指定位置插入一行或多行数据insert方法可以在指定位置插入一行或多行数据。需要提供要插入的数据以及要插入的位置的索引或位置。示例代码: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.insert(loc=1, column='C', value=[7]) # 在位置1插入列C和值7,形成新的列...
1.df.insert但是这个允许插入一列 DataFrame.insert(loc,column,value,allow_duplicates = False) 参数 loc: int,插入索引。必须验证0 <= loc <= len(columns) column:str, number, or hashable object,插入列的标签 value:int, Series, or array-like ...
.insert()方法 最快的方法是使用pandas提供的.insert()方法。该方法接受以下参数: loc–用于插入的索引号 column–列名称 value–要插入的数据 让我们使用前面的示例来演示。我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。注意,insert()方法将覆盖原始的df。
df = pd.DataFrame(data) 2、使用insert()函数插入多列,函数的参数如下: loc:插入的位置,可以是一个整数,表示插入到第几行;也可以是一个切片对象,表示插入到指定范围的行。 column:要插入的新列的名称。 value:要插入的新列的值,可以是单个值、列表、字典等。
如果你需要在特定的位置插入列,可以使用insert方法。这个方法允许你指定新列的插入位置。 示例代码 4 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 在第一列位置插入新列df.insert(1,'C',[7,8,9])print(df) Python ...