В задачах анализа и манипулирования данными часто необходимо вставить новый столбец в DataFrame в определенную позицию. Библиотека Python Pandas предоставляет несколько методов для эффективного достижения этой цели. В этой статье мы рассмотрим различные методы с примерами кода, которые помогут вам легко выполнить эту задачу.

Метод 1: использование метода insert()
Метод insert()в Pandas позволяет нам вставлять столбец в определенную позицию в DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Insert a new column at position 1
df.insert(1, 'Gender', ['Male', 'Female', 'Male'])

Метод 2: изменение порядка столбцов
Другой подход — изменить порядок столбцов DataFrame для достижения желаемого положения нового столбца. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Reorder columns with the new column at position 1
df = df[['Name', 'Gender', 'Age']]
df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']

Метод 3: совместное использование assign()и insert()
Метод assign()в Pandas создает новый DataFrame с дополнительными столбцами. Объединив его с методом insert(), мы можем вставить столбец в определенную позицию. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Create a new DataFrame with the new column
new_column = pd.Series(['Male', 'Female', 'Male'])
new_df = df.assign(Gender=new_column)
# Reorder columns with the new column at position 1
columns = new_df.columns.tolist()
columns.insert(1, columns.pop(columns.index('Gender')))
new_df = new_df.reindex(columns=columns)

Метод 4: совместное использование concat()и insert()
Функция concat()в Pandas может использоваться для объединения нескольких DataFrames. Объединив его с методом insert(), мы можем вставить столбец в определенную позицию. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Create a new DataFrame with the new column
new_column = pd.Series(['Male', 'Female', 'Male'], name='Gender')
new_df = pd.concat([df.iloc[:, :1], new_column, df.iloc[:, 1:]], axis=1)

В этой статье мы рассмотрели различные методы вставки столбцов в определенные позиции в DataFrame Pandas. Используя метод insert(), изменяя порядок столбцов, используя assign()и insert()вместе или комбинируя concat()и insert(), вы можете эффективно добиться желаемой вставки столбцов. Эти методы обеспечивают гибкость и контроль над структурой DataFrame, позволяя более эффективно манипулировать данными и анализировать их.

Не забудьте учитывать контекст и требования вашей конкретной задачи при выборе подходящего метода вставки столбцов в DataFrame.