pandas如何在指定位置添加一个dataframe

在`pandas`中，可以使用`concat`函数结合索引操作等在指定位置添加一个`DataFrame`。以下是几种常见的方法：

### 按行添加到指定位置

假设有两个`DataFrame`，`df1`和`df2`，要将`df2`按行添加到`df1`的指定位置`n`。

首先将被插入的的dataframe分成两份，然后使用concat方法将三个dataframe连接到一起。

```python

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [11, 12, 13], 'B': [14, 15, 16]})

# 指定插入位置

n = 2

# 将df1拆分为两部分

df1_part1 = df1.iloc[:n]

df1_part2 = df1.iloc[n:]

# 使用concat函数将三部分连接起来

result = pd.concat([df1_part1, df2, df1_part2], ignore_index=True)

print(result)

```

上面例子中，要注意dataframe的构成，加入第一个dataframe是两列，第二个dataframe是三列，那么

例子：

import pandas as pd # 创建示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [11, 12, 13], 'B': [14, 15, 16], 'C': [17, 18, 19]}) # 指定插入位置 n = 2 # 将df1拆分为两部分 df1_part1 = df1.iloc[:n] df1_part2 = df1.iloc[n:] # 使用concat函数将三部分连接起来 result = pd.concat([df1_part1, df2, df1_part2], ignore_index=True) print(result)

### 按列添加到指定位置

如果要将`df2`按列添加到`df1`的指定位置`m`。

```python

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18, 19, 20]})

# 指定插入位置

m = 1

# 将df1拆分为两部分

df1_part1 = df1.iloc[:, :m]

df1_part2 = df1.iloc[:, m:]

# 使用concat函数将三部分按列连接起来

result = pd.concat([df1_part1, df2, df1_part2], axis=1)

print(result)

```

如果`df1`和`df2`的行数或列数不匹配，可能需要根据具体情况进行调整，比如使用`reindex`方法来对齐索引等。例如，如果`df2`的行数与`df1`在插入位置上下部分的行数不一致，可以先对`df2`进行`reindex`操作使其行数匹配：

```python

import pandas as pd # 创建示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [11, 12, 13], 'B': [14, 15, 16]}) # 指定插入位置 n = 2 # 将df1拆分为两部分 df1_part1 = df1.iloc[:n] df1_part2 = df1.iloc[n:] print('df1_part1 ',df1_part1) print('df1_part2 ',df1_part2) print('df2 before',df2) # 调整df2的索引使其与df1_part2匹配 df2 = df2.reindex(df1_part2.index) # df2 = df2.reindex(index = [2,3,4]) print('df2 after',df2) # 使用concat函数将三部分连接起来 result = pd.concat([df1_part1, df2, df1_part2], ignore_index=True) print('result \n',result)

```

注意，这种方法会将新的dataframe和用来重置索引的dataframe的索引进行匹配，索引匹配不上的默认以NaN填充。