极客笔记Python Pandas – 在最后一个索引的第一个索引处插入新索引值
在 Pandas 中，Series 和 DataFrame 的索引可以动态的修改，以适应不同的使用场景。如果需要在最后一个索引的第一个位置插入新的索引值，可以用 Pandas 提供的 insert() 方法来实现。
使用 insert() 方法在最后一个索引的第一个位置插入新索引值
insert() 方法用于将一个或多个新的索引值插入到现有的索引中，并返回一个全新的 Pandas 对象，这个新对象中包含了插入后的索引。具体的语法格式如下：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates = False)
- loc：必选参数，表示插入的位置。这个位置是一个整数（或者可以把插入位置理解为列的位置），即表示新列插入到哪一个位置上，比如 loc=0 表示将新列插入到 DataFrame 最前面的位置；loc=len(df.columns) 表示将新列插入到 DataFrame 最后的位置上；
- column：必选参数，表示插入的列名（或者表头名称）。注意，这里的列名必须是字符串类型的；
- value：必选参数，表示插入的值。这个值可以是一个标量、一个 Series 或者一个数组；
- allow_duplicates：可选参数，表示是否允许重复插入，默认为 False，即不允许重复；如果设置为 True，表示允许重复插入。
下面是一个示例代码，演示如何使用 insert() 方法将新列插入到 DataFrame 的最前面：
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame
data = {
"A": [1, 2, 3, 4, 5],
"B": [6, 7, 8, 9, 10],
}
df = pd.DataFrame(data)
# 插入新列
df.insert(0, "C", 0)
print(df)
代码输出：
C A B
0 0 1 6
1 0 2 7
2 0 3 8
3 0 4 9
4 0 5 10
注意，虽然上面的代码是在 DataFrame 的最前面插入了一个新列，但是也可以将 loc 参数设置为 len(df.columns)，即插入到最后一个位置。
下面的代码演示如何在 DataFrame 的最后一个索引的第一个位置插入新索引值：
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame
data = {
"A": [1, 2, 3, 4, 5],
"B": [6, 7, 8, 9, 10],
}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取最后一个索引值
last_index = df.index[-1]
# 插入新索引值
new_index = last_index + 1
df = df.reindex(list(range(0, new_index))) # 将 DataFrame 的索引重建为最后一个索引值加一
df.index = df.index + 1
df.insert(0, "C", 0) # 在最后一个索引的第一个位置插入新列
print(df)
代码输出：
C A B
1 0 1 6
2 0 2 7
3 0 3 8
4 0 4 9
5 0 5 10
在上面的代码中，我们先获取了 DataFrame 的最后一个索引值，然后新建了一个新的索引值，并将 DataFrame 的索引重建为最后一个索引值加一。注意，要在插入新列之前先重建索引，否则会导致插入失败。最后，我们通过 insert() 方法在最后一个索引的第一个位置插入了一列值为 0 的新列。
结论
在 Pandas 中，使用 insert() 方法可以在 DataFrame 中插入新的一列，并且可以在最后一个索引的第一个位置插入新列。通过获取最后一个索引值，新建一个新的索引值，并将 DataFrame 的索引重建为最后一个索引值加一，然后使用 insert() 方法即可在最后一个索引的第一个位置插入新列。