Pandas 如何使用Pandas在数据框中的任意位置插入行

在数据分析中，Pandas是一种十分常用的Python库，它被广泛应用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化。然而，在实际应用中，有时我们可能需要在数据框中的任意位置插入行。本文将探讨如何使用Pandas实现这个目标。

Pandas数据框(DataFrame)的基本概念

在深入探讨Pandas如何在数据框中的任意位置插入行之前，我们需要先了解一些数据框(DataFrame)的基本概念。数据框是Pandas中最常用的数据结构，可以看作是由多个Series组成的二维表格，它具有索引(index)、行标签(row labels)和列标签(column labels)等特点。如下所示：

import pandas as pd
data = {"Name": ["Tom", "Jerry", "Mickey"], 
        "Age": [20, 25, 18], 
        "Gender": ["Male", "Female", "Male"]}
df = pd.DataFrame(data)

该数据框包含了三个列，即Name、Age和Gender，以及三行数据。该表的行索引是0、1、2，列索引是Name、Age、Gender

该表的行与列都可以通过索引（如上述代码中的“Name”、“Age”和“Gender”）引用。

Pandas Insert()方法

Pandas提供了非常方便的insert()方法，可以在DataFrame中插入新列，具体语法如下：

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

该方法需要三个参数：

loc：整数，表示新列应该插入的列号。
column：字符串，表示新列的名称。
value：Series或标量，表示新列的值。

例如，在上述数据框中，我们可以通过如下语句，在列号为1的位置插入一列School，列值为“MIT”。

df.insert(1, "School", "MIT")

上述insert()方法非常适用于向DataFrame中插入新列，但是，如果我们想要向DataFrame中插入新行，该怎么办呢？

Pandas Append()方法

Pandas提供了另外一个非常有用的append()方法，可以将一行数据添加到DataFrame的末尾。例如，我们可以通过如下语句，在数据框df末尾添加一行数据，表示一个18岁的女性学生：

new_row = pd.DataFrame({"Name": ["Lily"], "Age": [18], "Gender": ["Female"]})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在使用append()方法时，需要注意以下两点：

新行需要先组成一个DataFrame，然后再使用append()方法添加到原DataFrame的末尾。
由于新行的索引与原DataFrame的索引会发生重叠，因此需要使用参数ignore_index=True，使得新的索引按顺序排列。

可以看到，新行被添加到了数据框的末尾。但是，如果我们想要在DataFrame中的任意位置插入新行，该怎么做呢？

如何使用Pandas在DataFrame中插入新行？

通过上述讲解，我们已经知道了如何使用Pandas将新行添加到DataFrame的末尾。但是，如果我们想要在DataFrame中的任意位置插入新行，需要怎样操作呢？

其实，我们可以通过一些技巧实现在DataFrame中插入新行，具体如下：

在指定行下面插入新行

首先，我们可以在指定行的后面插入一行，然后再将指定行和新行交换位置即可。例如，假设我们想要在第二行插入一行表示一个21岁的男性学生，并且我们已经得到了新行的数据，那么，可以按照如下步骤操作：

#在指定行下面插入新行
new_row = pd.DataFrame({"Name": ["John"], "Age": [21], "Gender": ["Male"]})
df = pd.concat([df.iloc[:1], new_row, df.iloc[1:]]).reset_index(drop=True)

上述代码中，我们使用了pd.concat()方法，将原来的DataFrame拆分为前1行、新行和剩下的行3个部分；然后，使用reset_index()方法重置索引，得到的数据框如下所示：

在指定行上面插入新行

此时，我们已经成功在第二行下面插入了新行，但是如果我们想要在第二行上面插入新行，又该怎么操作呢？可以使用Pandas提供的append()方法，在指定行的前面插入一个包含指定行数据的数据框。例如，如果我们想要在第二行上面插入一行数据，表示一个25岁的女性学生，并且我们已经获取了对应的数据，那么，可以按照如下步骤操作：

#在指定行上面插入新行
new_row2 = pd.DataFrame({"Name": ["Lucy"], "Age": [25], "Gender": ["Female"]})
df = pd.concat([new_row2, df.iloc[1:]]).reset_index(drop=True)

上述代码中，我们直接在新行数据和原数据的第二行之间使用pd.concat()方法实现了数据的合并，然后使用reset_index()方法重置索引，得到的新数据框如下所示：

在指定位置上插入多行

如果我们想要在数据框中的任意位置插入多行数据，可以使用类似于上述方法的思路，即将DataFrame拆分成若干部分，然后合并新数据，最后重排索引。例如，如果我们想要在第三行之前插入两行数据，分别表示一个24岁的男性学生和一个19岁的女性学生，那么可以按照如下步骤操作：

#在指定位置上插入多行
new_rows = pd.DataFrame({"Name": ["Peter", "Mary"], "Age": [24, 19], "Gender": ["Male", "Female"]})
df = pd.concat([df.iloc[:2], new_rows, df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)

上述代码中，我们首先使用iloc方法获取前两行数据和第三行之后的数据，然后合并新行数据，最后重排索引得到的新数据框如下所示：

总结

本文结合实际示例，介绍了如何使用Pandas在DataFrame中插入新行。可以看出，虽然Pandas提供的insert()和append()方法不能直接在DataFrame的任意位置插入新行，但是通过一些技巧，我们仍然可以在DataFrame中实现这个目标。具体来说，可以通过将DataFrame拆分为若干部分，然后在指定位置插入新行数据，最后合并这些部分得到新的DataFrame。希望本文能够为你在使用Pandas进行数据处理时提供一些帮助。