插入多行以索引[重复]答案

【问题标题】：Insert multiple rows to index [duplicate]插入多行以索引[重复]
【发布时间】：2019-01-11 19:39:09
【问题描述】：

我正在寻找一种在DataFrame 中间插入行的简洁方法，以便将插入点之后的行向前推。它看起来像这样：

Data Frame A      Data Frame B
Idx | C1 | C2     Idx | C1 | C2 
----+----+----    ----+----+----
 0  | 12 | 31      0  | 49 | 67 
 1  | 64 | 98      1  | 25 | 63 
 2  | 47 | 10

Inserting B to A[2]:
Idx | C1 | C2
----+----+----
 0  | 12 | 31
 1  | 64 | 98
 2  | 49 | 67     # B[0]
 3  | 25 | 63     # B[1]
 4  | 47 | 10

这必须针对多个数据帧，或者更确切地说是原始数据的切片来完成。总是可以选择使用 pd.concat 以及切片和插入索引进行循环，但是对于像 pandas 这样的库，我希望有人已经想出了我没有遇到的答案。

append 不太好用，但很接近。实际上存在df.insert，但它是用于列的。我会很感激任何关于有用文档的指针。

沙盒：

a = pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
b = pd.DataFrame([[4, 5], [5, 6]])

【问题讨论】：

标签： python pandas insert

【解决方案1】：

我认为最好的方法就是切片和连接：

insertion_point = 2

pd.concat([a.iloc[:insertion_point], b, a.iloc[insertion_point:]]).reset_index(drop=True)

   0  1
0  1  2
1  2  3
2  4  5
3  5  6
4  3  4

【讨论】：

这适用于我拥有的多个切片。不是最佳的，但我会接受它。

【解决方案2】：

设i 为插入位置。 i指的是准确的位置，不是基于索引的

df = A.loc[:i]
df.append(B,ignore_index = True)
df.append(A.loc[i:],ignore_index=True)

df 是您想要的数据框

【讨论】：