Pandas在两行之间插入

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在Pandas中，要在两行之间插入新的行，可以使用append()方法。append()方法可以将一个DataFrame或Series对象追加到另一个DataFrame中，实现行的合并。

具体操作步骤如下：

1. 首先，创建一个新的DataFrame或Series对象，表示要插入的行数据。
2. 然后，使用append()方法将新的DataFrame或Series对象追加到原始的DataFrame中。
3. 最后，使用reset_index()方法重置索引，以保证插入的行能够正确地插入到指定位置。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建要插入的行数据
new_row = pd.DataFrame({'A': [7, 8], 'B': [9, 10]})

# 将新的行数据追加到原始的DataFrame中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7   9
4  8  10

在这个示例中，我们首先创建了一个原始的DataFrame对象df，然后创建了一个要插入的新行数据new_row。接着，使用append()方法将新行数据追加到原始的DataFrame中，并使用reset_index()方法重置索引。最后，打印输出了插入新行后的DataFrame。

需要注意的是，append()方法返回的是一个新的DataFrame对象，所以在插入新行后，需要将其赋值给原始的DataFrame对象，以保证插入操作的效果。另外，为了保证插入的行能够正确地插入到指定位置，需要使用reset_index()方法重置索引。

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