python - 如何在Python中的数据框中将特定位置的行插入？

Question

假设你有一个数据框

df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age': 
[28,34,29,42]})

和另一个数据框

df1 = pd.DataFrame({'Name':['Anna', 'Susie'],'Age':[20,50]})

以及带有索引的列表

pos = [0,2].

创建新数据帧 df2 的最 Pythonic 方法是什么？其中 df1 在 pos 中指定的 df 索引位置之前集成到 df 中？

因此，新数组应如下所示:

df2 = 
     Age   Name
0    20    Anna
1    28    Tom
2    34    Jack
3    50    Susie
4    29    Steve
5    42    Ricky

非常感谢。

最好，

内森

Answer 1

您正在搜索的行为是由 numpy.insert 实现的，但是，这对于 pandas.DataFrame 对象来说效果不佳，但没关系，pandas.DataFrame 对象内部有一个 numpy.ndarray (某种程度上，根据各种因素，它可能是多个数组，但您可以将它们视为可访问的数组)通过 .values 参数)。

您只需重建数据帧的列，但除此之外，我怀疑这是最简单、最快的方法:

In [1]: import pandas as pd, numpy as np

In [2]: df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':
   ...: [28,34,29,42]})

In [3]: df1 = pd.DataFrame({'Name':['Anna', 'Susie'],'Age':[20,50]})

In [4]: np.insert(df.values, (0,2), df1.values, axis=0)
Out[4]:
array([['Anna', 20],
       ['Tom', 28],
       ['Jack', 34],
       ['Susie', 50],
       ['Steve', 29],
       ['Ricky', 42]], dtype=object)

所以这会返回一个数组，但这个数组正是您创建数据框所需的!并且您还有其他元素，即原始数据帧上已有的列，因此您可以执行以下操作:

In [5]: pd.DataFrame(np.insert(df.values, (0,2), df1.values, axis=0), columns=df.columns)
Out[5]:
    Name Age
0   Anna  20
1    Tom  28
2   Jack  34
3  Susie  50
4  Steve  29
5  Ricky  42

所以这一行就是你所需要的。