如何在指定的列位置插入前定位数据框或几列？

Question

支持我们有以下数据框。

  col1 col2   col3
0  one  two  three
1  one  two  three
2  one  two  three
3  one  two  three
4  one  two  three

我们试图将31列引入此数据框架，每列代表当月的一天。 llet说我们想精确地将其介绍在列之间。

我们如何实现？

要简单，引入的列可以从1到31。

启动源代码

col2

其他可能的解决方案：

col3 输出：

import pandas as pd

src = pd.DataFrame({'col1': ['one', 'one', 'one', 'one','one'],    
                    'col2': ['two', 'two', 'two', 'two','two'],    
                    'col3': ['three', 'three', 'three', 'three','three'],
                    })

Answer 1

您可以使用

pd.concat([src.iloc[:, :2].assign(
    **{str(col): 0 for col in range(1, 32)}), src['col3']], axis=1)

和重新排序列，如下所示：

  col1 col2  1  2  3  4  5  6  7  8  ...  23  24  25  26  27  28  29  30  31  \
0  one  two  0  0  0  0  0  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
1  one  two  0  0  0  0  0  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
2  one  two  0  0  0  0  0  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
3  one  two  0  0  0  0  0  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
4  one  two  0  0  0  0  0  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   0   0   

    col3  
0  three  
1  three  
2  three  
3  three  
4  three  

[5 rows x 34 columns]

Answer 2

pd.concat

I将为原始数据框架分配值，并使用列选择重新排序列。 iloc或全新的副本，请使用

import numpy as np

# Create dataframe with 31 column and 5 rows
tmp = pd.DataFrame(np.zeros((5, 31)), columns=range(1, 32))

# Concat two dataframes and reorder columns as you like
df = pd.concat([src.iloc[:,:2], tmp, src.iloc[:, 2:]], axis=1)

：

  col1 col2    1    2    3    4    5    6    7    8  ...   23   24   25   26  \
0  one  two  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0   
1  one  two  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0   
2  one  two  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0   
3  one  two  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0   
4  one  two  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0   

    27   28   29   30   31   col3  
0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  three  
1  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  three  
2  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  three  
3  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  three  
4  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  three  

[5 rows x 34 columns]

Answer 3

如果您的目的是添加和初始化新列，请使用

src[list(range(1, 32))] = 0
src = src[[*src.columns[:2], *range(1, 32), src.columns[2]]]

：

assign

输出：

cols = list(map(str, range(1, 32)))
new_df = (
    src
    .assign(**dict.fromkeys(cols, 0))
    .reindex(columns=[*src.columns[:2], *cols, *src.columns[2:]])
)

Answer 4

reindex

result

cols = list(src)
cols[2:2] = range(1,31+1)

df = src.reindex(columns=cols, fill_value=0)