pandas insert用法
    Pandas是Python数据分析的核心库之一，提供了一系列数据结构和工具，可以灵活地处理数据。Pandas中的insert()函数可用于在特定位置插入数据。本文将介绍pandas insert用法及其功能。
    pandas insert方法是DataFrame类的函数之一，用于在DataFrame对象中指定位置插入元素。如果您熟悉Python列表，那么使用Pandas的insert()函数将会变得更加容易理解。
    语法：
    DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
    参数：
    loc：int或字符串，用来表示需要插入的列所在的位置。如果想把新列插入到特定位置之前，则loc应该设置为原始DataFrame对象中特定列的索引值。如果想在最后一列添加新列，则loc应该设为DataFrame对象的形状（即列数）。
    column：str类型的参数，用来表示新的列标签名称。
    value：是一个可迭代的对象，可以是一个或多个数据值或一个Series或一个DataFrame对象。插入的元素的长度必须与DataFrame对象中的行数相等。
    allow_duplicates：布尔类型，表示在插入新列时是否允许出现重复列名。默认值为False，即不允许有重复的列名。
    示例：
    1. 创建一个包含三列的DataFrame对象
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=('a', 'b', 'c'))
    print("初始的 DataFrame 对象：\n", df)
column函数的使用    # Output:
    #  a        b          c
    #0 0.472492 0.910243  0.370934
    这里我们使用了一个随机的numpy数组，通过columns方法命名其名称为('a', 'b', 'c')，并将其转化为DataFrame对象。然后运行该程序将结果打印输出了。
    df.insert(1, 'new_column', range(5))
    #1 0.503930 1              0.677507  0.579068
    在上面的代码中，我们使用insert()函数在第二列插入了一个新的列new_column，使用range（5）作为数据填充它。这里使用的loc参数值是1，这意味着我们要在第二列之前插入新的列。新的列现在已被添加到DataFrame对象中。
    通过设置allow_duplicates参数为True，我们可以在DataFrame对象中添加重复的新列。 在上面的代码中，我们插入了一个名为“new_column”的列，然后又插入了一个具有相同名称的列，由于allow_duplicates参数设置为True，所以这个名称是被允许的。所以结果中可以看到有两列名称为new_column。
    总结
    Pandas是一个功能强大的Python数据处理库， DataFrame.insert()是该库中的一个重要函数之一。该函数起到了非常重要的作用，因为它可以让您在DataFrame对象中添加或修改数据。本文介绍了使用insert()函数的基本语法，并给出了示例代码，希望能够帮助大家更好地了解如何使用该函数。

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