팬더의 특정 열 인덱스에 열을 어떻게 삽입합니까?

팬더의 특정 열 인덱스에 열을 삽입 할 수 있습니까?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'l':['a','b','c','d'], 'v':[1,2,1,2]})
df['n'] = 0

이렇게하면 열 n이의 마지막 열로 지정 df되지만 처음 df에 넣을 방법이 n없습니까?

문서를 참조하십시오 : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.insert.html

loc = 0을 사용하면 처음에 삽입됩니다

df.insert(loc, column, value)

df = pd.DataFrame({'B': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]})

df
Out: 
   B  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6

idx = 0
new_col = [7, 8, 9]  # can be a list, a Series, an array or a scalar   
df.insert(loc=idx, column='A', value=new_col)

df
Out: 
   A  B  C
0  7  1  4
1  8  2  5
2  9  3  6

열을 목록으로 추출하고 원하는대로 마사지하고 데이터 프레임을 다시 인덱싱 할 수 있습니다.

>>> cols = df.columns.tolist()
>>> cols = [cols[-1]]+cols[:-1] # or whatever change you need
>>> df.reindex(columns=cols)

   n  l  v
0  0  a  1
1  0  b  2
2  0  c  1
3  0  d  2

편집 : 이것은 한 줄로 수행 할 수 있습니다. 그러나 이것은 약간 추한 것처럼 보입니다. 아마도 더 깨끗한 제안이 올 수도 있습니다 ...

>>> df.reindex(columns=['n']+df.columns[:-1].tolist())

   n  l  v
0  0  a  1
1  0  b  2
2  0  c  1
3  0  d  2

모든 행에 단일 값을 원하는 경우 :

df.insert(0,'name_of_column','')
df['name_of_column'] = value

편집하다:

당신은 또한 수:

df.insert(0,'name_of_column',value)

여기에 매우 간단한 대답이 있습니다 (한 줄만).

다음과 같이 'n'열을 df에 추가 한 후에 그렇게 할 수 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'l':['a','b','c','d'], 'v':[1,2,1,2]})
df['n'] = 0

df
    l   v   n
0   a   1   0
1   b   2   0
2   c   1   0
3   d   2   0

# here you can add the below code and it should work.
df = df[list('nlv')]
df

    n   l   v
0   0   a   1
1   0   b   2
2   0   c   1
3   0   d   2



However, if you have words in your columns names instead of letters. It should include two brackets around your column names. 

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Upper':['a','b','c','d'], 'Lower':[1,2,1,2]})
df['Net'] = 0
df['Mid'] = 2
df['Zsore'] = 2

df

    Upper   Lower   Net Mid Zsore
0   a       1       0   2   2
1   b       2       0   2   2
2   c       1       0   2   2
3   d       2       0   2   2

# here you can add below line and it should work 
df = df[list(('Mid','Upper', 'Lower', 'Net','Zsore'))]
df

   Mid  Upper   Lower   Net Zsore
0   2   a       1       0   2
1   2   b       2       0   2
2   2   c       1       0   2
3   2   d       2       0   2