pandas 使用insert插入一列

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

import pandas as pd
import numpy as np
data = {
 'school' : ['北京大学', '清华大学', '山西大学', '山西大学', '武汉大学'],
 'name' : ['江路离', '沈希梦', '来使鹭', '陈曦冉', '姜浩然'],
 'No.' : [20001943, 300044451, 20190006, 20191234, 1242522]
}
# data = list(data) <-> data = list(data.keys)
# data = list(data.values())

frame = pd.DataFrame(data)
print(frame)

frame.insert(0, 'num', np.ones(5))
print(frame)

frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)])
print(frame)

frame.insert(0, 'num', np.ones(5), allow_duplicates=True)
print(frame)

import pandas as pd 
from pandas import DataFrame, Series
data = DataFrame({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', 'female']})
#data数据
'''
In[182]: data
Out[182]: 
  age gender name
0  23  male yang
1  34  male jian
2  22 female  yj
'''
#删除gender列，不改变原来的data数据，返回删除后的新表data_2。axis为1表示删除列，0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。
data_2 = data.drop('gender', axis=1, inplace=False)
'''
In[184]: data_2
Out[184]: 
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''
#改变某一列的位置。如：先删除gender列，然后在原表data中第0列插入被删掉的列。
data.insert(0, '性别', data.pop('gender'))#pop返回删除的列，插入到第0列，并取新名为'性别'
'''
In[185]: data
Out[186]: 
    性别 age name
0  male  23 yang
1  male  34 jian
2 female  22  yj
'''
#直接在原数据上删除列
del data['性别']
'''
In[188]: data
Out[188]: 
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''