在 Pandas 中开头插入列 - Python

在 Pandas 中，我们可能需要在 DataFrame 中开头插入一列。 Pandas 为我们提供了多种方法来实现这个目标。在本文中，我们将介绍三种在 Pandas 中在开头插入列的方法。

方法一：使用 insert() 函数在开头插入列

使用 insert() 函数，我们可以在 DataFrame 开头插入一列。 insert() 函数接受三个参数，'loc' 表示插入列的位置，'column' 表示插入列的名称，'value' 表示插入的列数据。例如：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在开头插入一列
df.insert(loc=0, column='new_column', value=[7, 8, 9])

print(df)

输出：

   new_column  A  B
0           7  1  4
1           8  2  5
2           9  3  6

方法二：使用 assign() 函数在开头插入列

使用 assign() 函数，我们可以在 DataFrame 开头插入一列，但是插入多列时比较麻烦。 assign() 函数接受任意数量的列作为参数，并将它们添加到 DataFrame 中。例如：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在开头插入一列
df = df.assign(new_column=[7, 8, 9])

print(df)

输出：

   A  B  new_column
0  1  4           7
1  2  5           8
2  3  6           9

方法三：使用 concat() 函数在开头插入列

使用 concat() 函数，我们可以在 DataFrame 开头插入一列。 concat() 函数接受两个参数，'objs' 表示需要连接的多个 DataFrame，'axis' 表示连接的方向。例如：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame({'new_column': [7, 8, 9]})

# 在开头插入一列
df = pd.concat([new_df, df], axis=1)

print(df)

输出：

   new_column  A  B
0           7  1  4
1           8  2  5
2           9  3  6

这是三种在 Pandas 中在开头插入列的方法。我们可以根据具体的场景选择最合适的方法。