在Pandas数据框架的特定位置插入一个指定的列

插入指定的列到 Pandas 数据框架的特定位置通常需要借助以下两个方法：insert()和drop()。

先给出一个示例数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
        'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    })

现在，我们想要在列 B 和列 A 之间插入一个名为 C 的列，并将其放在第一列的位置。可以使用 Pandas 的 insert() 方法来实现：

df.insert(loc=0, column='C', value=['x', 'y', 'z', 'w'])

print(df)

Out:
   C  A  B
0  x  1  a
1  y  2  b
2  z  3  c
3  w  4  d

在上述代码中，insert() 方法的第一个参数是loc，即插入的位置。传入值为0，则将新的列插入在第一列的位置。第二个参数是column，即插入的列名。第三个参数是value，即插入的列的值。在本例中，value 是一个 Python 列表，其长度是数据框的行数（在本例中为 4）。

我们还可以使用drop()方法来删除数据框的某个列。然后，用新列替换要删除的列。以下代码展示了如何通过插入新列并删除旧列的方式，将新列 B 放到第二列的位置：

df.drop(['B'], axis=1, inplace=True)
df.insert(loc=1, column='B', value=['p', 'q', 'r', 's'])

print(df)

Out:
   C  B  A
0  x  p  1
1  y  q  2
2  z  r  3
3  w  s  4

在此示例中，drop() 方法的第一个参数是要删除的列名。由于我们删除的是列 B，因此传入列表 ['B']。axis=1 参数指定应该删除列而不是行。inplace=True 的值表示将更改应用于数据框本身，因此无需将更改分配给新的数据框。

接下来，我们使用 insert() 方法将列 B 插入到第二列的位置。请注意，由于我们已经删除了列 B，因此插入新列时可以重用这个列名。

以上是插入指定列到 Pandas 数据框架的特定位置的完整攻略。