Добавление столбца по индексу в DataFrame pandas

Быстрый ответ

Чтобы вставить новый столбец на выбранную позицию в DataFrame, используйте функцию DataFrame.insert(loc, column, value):

# Предположим, 'df' — это ваш DataFrame, и вы хотите добавить столбец 'NewCol' на позицию 1:
df.insert(1, 'NewCol', [5, 6]) # ваш столбец успешно вставлен!

Результат:

   A  NewCol  B
0  1       5  3
1  2       6  4

Благодаря этому методу вы можете вставлять новый столбец на желаемую позицию, передав список, серию, массив или даже скалярное значение.

Вставка и обработка столбцов: ломтик и кубик

Избегание дубликатов

Если столбец с таким же именем уже присутствует, для избежания ошибки ValueError от pandas используйте параметр allow_duplicates=True:

df.insert(2, 'ExistingCol', [7, 8], allow_duplicates=True) # pandas примет это без возмущений.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Гибкая переиндексация

Если вам нужно контролировать порядок столбцов, особенно при добавлении нескольких, переиндексация может стать вашим спасением:

new_order = ['NewCol'] + df.columns[:-1].tolist() # переупорядочение столбцов DataFrame
df = df.reindex(columns=new_order)

Список и двойная проверка

Преобразуйте имена столбцов вашего DataFrame в список с помощью метода tolist() и управляйте порядком, руководствуясь своими предпочтениями.

Визуализация

Представьте свой DataFrame как структуру небоскреба:

До: 🏢 = [Этаж 1, Этаж 2, Этаж 3]

# Вставим "Новый Этаж" на вторую позицию:
dataframe.insert(2, 'Новый Этаж', новые_данные)

После: 🏗️ = [Этаж 1, Этаж 2, 🏗️ Новый Этаж, Этаж 3]

Этот подход подобен добавлению этажа без изменения общей структуры здания — аккуратно и точно.

Маневры ориентации: дополнение DataFrame столбцами в начале или конце

Лидер спектакля

Хотите ваш столбец был первым? Добавьте его в начало DataFrame:

df.insert(0, 'StartCol', your_data) # теперь ваш столбец возглавляет список

Завершающий аккорд

Добавьте столбец в конец DataFrame, сложив последнюю часть вашего музыкального произведения:

df['EndCol'] = your_data # вот он, сияет в самом конце!

Нюансы, способные наткнуть на преграду

Выход за границы

Убедитесь, что индекс loc не превышает общее количество столбцов DataFrame, иначе вы столкнетесь с IndexError.

Несоответствие длин

Длина списка или массива в value должна соответствовать числу строк в DataFrame. В противном случае возникнет ошибка ValueError.

Несовместимость типов

Проверьте, чтобы типы данных добавляемого столбца были совместимы с DataFrame, чтобы избежать неприятных ошибок.

Практическое руководство: сценарии использования и советы

Когда применять метод insert()?

Метод insert() станет ведущим в вашем списке, когда вы точно знаете индекс, на который хотите поместить новый столбец.

Насколько быстро происходят вставки?

Вставка с помощью метода insert() отрабатывается достаточно быстро при единичных добавлениях. Однако при массовых вставках рекомендуется переиндексировать столбцы после всех добавлений для оптимизации производительности.

Динамическая вставка столбцов

Метод insert() удобно использовать в циклах или условных конструкциях, когда индекс или имя столбца варьируются. Это один из примеров динамического программирования в действии.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.insert — официальная документация pandas 2.2.0 – подробное описание метода DataFrame.insert().
2. Как вставить столбец в определенную позицию в pandas? – Stack Overflow – обсуждение и примеры использования функции на портале Stack Overflow.
3. Исследование набора данных с помощью pandas и Python – Real Python – углубленное руководство по работе со столбцами DataFrame.
4. Введение в структуры данных — документация pandas 2.2.0 – разъяснение принципов работы со структурами DataFrame в официальном руководстве по pandas.
5. Python | Pandas dataframe.insert() – GeeksforGeeks – комплексное руководство с подробными объяснениями и примерами использования метода DataFrame.insert().
6. Chris Albon – подборка заметок и примеров для обработки данных с использованием pandas.
7. Medium – блог с пошаговыми инструкциями по работе с DataFrame в pandas, от базовых до сложных операций.