hoe voeg ik een kolom in bij een specifieke kolomindex in panda’s?

Kan ik een kolom invoegen bij een specifieke kolomindex in panda’s?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'l':['a','b','c','d'], 'v':[1,2,1,2]})
df['n'] = 0

Hiermee wordt kolom nals laatste kolom van dfgeplaatst, maar is er geen manier om dfte vertellen om naan het begin?

Antwoord 1, autoriteit 100%

zie documenten: http://pandas.pydata .org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.insert.html

gebruik loc = 0 wordt ingevoegd aan het begin

df.insert(loc, column, value)

df = pd.DataFrame({'B': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]})
df
Out: 
   B  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6
idx = 0
new_col = [7, 8, 9]  # can be a list, a Series, an array or a scalar   
df.insert(loc=idx, column='A', value=new_col)
df
Out: 
   A  B  C
0  7  1  4
1  8  2  5
2  9  3  6

Antwoord 2, autoriteit 9%

Als u een enkele waarde voor alle rijen wilt:

df.insert(0,'name_of_column','')
df['name_of_column'] = value

Bewerken:

U kunt ook:

df.insert(0,'name_of_column',value)

Antwoord 3, autoriteit 2%

Je zou kunnen proberen kolommen als lijst te extraheren, dit naar wens te masseren en je dataframe opnieuw te indexeren:

>>> cols = df.columns.tolist()
>>> cols = [cols[-1]]+cols[:-1] # or whatever change you need
>>> df.reindex(columns=cols)
   n  l  v
0  0  a  1
1  0  b  2
2  0  c  1
3  0  d  2

EDIT: dit kan in één regel; dit ziet er echter een beetje lelijk uit. Misschien komt er een schoner voorstel…

>>> df.reindex(columns=['n']+df.columns[:-1].tolist())
   n  l  v
0  0  a  1
1  0  b  2
2  0  c  1
3  0  d  2

Antwoord 4

df.insert(loc, column_name, value)

Dit werkt als er geen andere kolom is met dezelfde naam. Als een kolom met de door u opgegeven naam al in het dataframe bestaat, zal deze een ValueError opleveren.

U kunt een optionele parameter allow_duplicatesdoorgeven met de waarde Trueom een ​​nieuwe kolom te maken met een reeds bestaande kolomnaam.

Hier is een voorbeeld:

    >>> df = pd.DataFrame({'b': [1, 2], 'c': [3,4]})
    >>> df
       b  c
    0  1  3
    1  2  4
    >>> df.insert(0, 'a', -1)
    >>> df
       a  b  c
    0 -1  1  3
    1 -1  2  4
    >>> df.insert(0, 'a', -2)
    Traceback (most recent call last):
      File "", line 1, in 
      File "C:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3760, in insert
        self._mgr.insert(loc, column, value, allow_duplicates=allow_duplicates)
      File "C:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1191, in insert
        raise ValueError(f"cannot insert {item}, already exists")
    ValueError: cannot insert a, already exists
    >>> df.insert(0, 'a', -2,  allow_duplicates = True)
    >>> df
       a  a  b  c
    0 -2 -1  1  3
    1 -2 -1  2  4

Antwoord 5

Hier is een heel eenvoudig antwoord hierop (slechts één regel).

U kunt dat doen nadat u de ‘n’-kolom als volgt aan uw df hebt toegevoegd.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'l':['a','b','c','d'], 'v':[1,2,1,2]})
df['n'] = 0
df
    l   v   n
0   a   1   0
1   b   2   0
2   c   1   0
3   d   2   0
# here you can add the below code and it should work.
df = df[list('nlv')]
df
    n   l   v
0   0   a   1
1   0   b   2
2   0   c   1
3   0   d   2
However, if you have words in your columns names instead of letters. It should include two brackets around your column names. 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Upper':['a','b','c','d'], 'Lower':[1,2,1,2]})
df['Net'] = 0
df['Mid'] = 2
df['Zsore'] = 2
df
    Upper   Lower   Net Mid Zsore
0   a       1       0   2   2
1   b       2       0   2   2
2   c       1       0   2   2
3   d       2       0   2   2
# here you can add below line and it should work 
df = df[list(('Mid','Upper', 'Lower', 'Net','Zsore'))]
df
   Mid  Upper   Lower   Net Zsore
0   2   a       1       0   2
1   2   b       2       0   2
2   2   c       1       0   2
3   2   d       2       0   2