Pandas里怎么把一行新数据插到DataFrame的指定位置？

### 在 Pandas DataFrame 中向指定行插入新数据为了在 Pandas DataFrame 的特定位置插入一行新数据，可以采用多种方法。一种常见的方式是通过 `pd.concat` 函数来实现这一目标[^3]。对于给定的 DataFrame 和要插入的新行，可以通过以下方式完成： ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10] }) # 定义要添加的新行 new_row = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [11]}) # 设定插入的位置索引 insert_index = 2 # 执行插入操作并重置索引 df = pd.concat([ df.loc[:insert_index - 1], new_row, df.loc[insert_index:] ]).reset_index(drop=True) print(df) ``` 上述代码片段展示了如何利用切片和连接的方式来实现在指定位置插入新行的功能。此过程涉及先分割原始 DataFrame 成两部分，在这两者之间加入新的行记录，最后再重新组合成一个新的完整的 DataFrame 并调整索引顺序。另一种更灵活的方法则是定义一个辅助函数来进行插入操作，这使得处理更加模块化和易于理解[^5]。 ```python def insert(df, i, df_add): """在第 i 行之前插入一行来自 df_add 的数据""" df1 = df.iloc[:i, :] df2 = df.iloc[i:, :] df_new = pd.concat([df1, df_add, df2], ignore_index=True) return df_new data = { 'name': ['li', 'gg', 'zz'], 'age': [20, 21, 22], 'height': [170, 178, 174] } df = pd.DataFrame(data) print('Original df:') print(df) df_add = pd.DataFrame({ 'name': ['yy'], 'age': [25], 'height': [168] }) # 插入新行到第二行前（即索引为1处） df_new = insert(df, 1, df_add) print('Updated df:') print(df_new) ``` 这种方法不仅适用于单行插入，也可以方便地扩展至多行或多列的操作场景中去。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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