<p>要在特定位置插入列,可以使用:</p>
<pre><code>df.insert(loc, column, value)
</code></pre>
<p>假设您的数据集如下所示:</p>
<pre><code>>>> df
ItemID ProductUrl RetailPrice ItemName
0 1 aUrl 1.0 aItem
1 2 bUrl 2.0 bItem
2 3 cUrl 3.0 cItem
</code></pre>
<p>可以使用以下命令将列添加到开头:</p>
<pre><code>df.insert(0, 'Date', pd.Timestamp.now().strftime('%m-%d-%y'))
</code></pre>
<p>这将为您提供:</p>
<pre><code>>>> df.insert(0, 'Date', pd.Timestamp.now().strftime('%m-%d-%y'))
>>> df
Date ItemID ProductUrl RetailPrice ItemName
0 11-23-20 1 aUrl 1.0 aItem
1 11-23-20 2 bUrl 2.0 bItem
2 11-23-20 3 cUrl 3.0 cItem
</code></pre>
<p>然后可以使用类似的insert语句将列添加到特定位置</p>
<p>您有两个选项:可以搜索要插入的列名,然后插入。或者,如果您已经知道某个位置,则可以插入到该位置</p>
<p>在本例中,您希望在<code>'ProductUrl'</code>和<code>'RetailPrice'</code>之间插入列。<code>'RetailPrice'</code>的原始位置是3。我们在开头加了一列。所以<code>'RetailPrice'</code>的当前位置是4。因此,可以在位置4插入新列。请记住,列从0开始。因此,您需要在位置3处插入(0=日期,1=项目ID,2=产品URL,3=新列,4=零售价格)</p>
<pre><code>>>> df.insert(3, 'Shippinged', '')
>>> df
Date ItemID ProductUrl Shippinged RetailPrice ItemName
0 11-23-20 1 aUrl 1.0 aItem
1 11-23-20 2 bUrl 2.0 bItem
2 11-23-20 3 cUrl 3.0 cItem
</code></pre>
<p>或者,您可以使用<code>columns.get_loc()</code>获取任何列的索引</p>
<p>由于要在<code>'ProductUrl'</code>和<code>'RetailPrice'</code>之间插入列,因此可以选择搜索<code>'RetailPrice'</code>的位置并在该位置插入</p>
<pre><code>>>> idx = df.columns.get_loc('RetailPrice')
>>> df.insert(idx, 'Shippinged', '')
>>> df
Date ItemID ProductUrl Shippinged RetailPrice ItemName
0 11-23-20 1 aUrl 1.0 aItem
1 11-23-20 2 bUrl 2.0 bItem
2 11-23-20 3 cUrl 3.0 cItem
</code></pre>
<p>这将为您提供要写入的新数据帧<code>'google.csv'</code></p>