在python中，在双条目表的第一个位置插入列

所以我得到了一个表，我想用

df.pivot\u table（）

修改我的数据帧，我得到了如下结果：

但现在我想把这些站和它们的纬度和经度值联系起来。这些是我在不同数据帧中拥有的列，我认为一个好方法是将这些变量放在这个数据帧中的station列（latlon）之前

我试着使用

df.insert（）

，但是给它loc=0会删除我的数据帧

有没有办法做到这一点？或者我应该通过索引或类似的方式将它们联系起来？也许有一个更简单的方法来想象我想要什么，但我不知道

Date    2009-01-01 00:00:00     2009-01-02 00:00:00     2009-01-03 00:00:00
latlon                                                                                  
321332106443701     20.40   20.33   20.30   
321332106443703     19.17   19.16   19.16   
321540110205501     10.99   10.97   10.98   
321540110205502     10.00   9.99    9.99     

我想补充的是：

latdeg londeg
32.225583   -64.736139
32.225583   -64.736139
32.225583   -64.736139
32.225583-64.736139

更新：我使用以下方法从数据集中获取第一个表：

df=old_df.pivot_表（'DepthBLS'，['latlon'，'Date'）

所以我的问题也从一开始就解决了：

df=旧的数据透视表（'DepthBLS'、['latlon'、'latdeg'、'londeg']、'Date'）

---

而且不需要重新编制索引。对不起，我现在明白了，这有点傻！但是，如果我有一个双条目表，并且没有原始数据可以使用，那么我得到的回复非常有用。

关于使用

df.insert（）

得到的错误，函数没有返回（即返回

None

），如果使用

df=df.insert（…）

分配数据帧，这可能是问题的根源。相反，省略赋值，只需使用

df.insert（…）

如果您仍然有问题，有其他方法来实现这一点。如果在与此数据框对齐的单独数据框中有

latdeg

和

londeg

列，则可以使用以下方法添加它们（其中

latlondf

是第二个数据框，使用

.values

忽略索引）：

默认情况下，这些列将显示在数据帧的右侧，但您可以使用

df.reindex（）

将它们显示在数据帧的左侧：

复制数据帧并展开一些：

import pandas as pd
import numpy as np

# replicate the dataframes

df = pd.DataFrame(
    [
        [20.40, 20.33, 20.30],
        [19.17, 19.16, 19.1],
        [10.99, 10.97, 10.98],
        [10.00, 9.99, 9.99],
    ],
    columns=["2009-01-01 00:00:00", "2009-01-02 00:00:00", "2009-01-03 00:00:00"],
    index=[321332106443701, 321332106443703, 321540110205501, 321540110205502],
)

latlondf = pd.DataFrame(
    [
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
    ],
    columns=["latdeg", "londeg"],
)

df.columns.name = "Date"
df.index.name = "latlon"

# Options 1: insert

df.insert(0, "latdeg", latlondf["latdeg"].values)
df.insert(1, "londeg", latlondf["londeg"].values)

# Option 2 - assign and reindex
df["latdeg"] = latlondf["latdeg"].values
df["londeg"] = latlondf["londeg"].values


df = df.reindex(
    columns=["latdeg", "londeg"]
    + [i for i in df.columns if i not in ["latdeg", "londeg"]]
)

# check output

df

---

欢迎来到stackoverflow！你能复制并粘贴数据框中的一些行以使用itI吗？我发现了如何在原始帖子中粘贴一些行。你完全正确，我只使用df.insert（…）省略了分配，它成功了！非常感谢。现在我只有索引问题，但我想我知道如何解决它们。谢谢谢谢谢谢

df = df.reindex(
    columns=["latdeg", "londeg"]
    + [i for i in df.columns if i not in ["latdeg", "londeg"]]
)

import pandas as pd
import numpy as np

# replicate the dataframes

df = pd.DataFrame(
    [
        [20.40, 20.33, 20.30],
        [19.17, 19.16, 19.1],
        [10.99, 10.97, 10.98],
        [10.00, 9.99, 9.99],
    ],
    columns=["2009-01-01 00:00:00", "2009-01-02 00:00:00", "2009-01-03 00:00:00"],
    index=[321332106443701, 321332106443703, 321540110205501, 321540110205502],
)

latlondf = pd.DataFrame(
    [
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
        [32.225583, -64.736139],
    ],
    columns=["latdeg", "londeg"],
)

df.columns.name = "Date"
df.index.name = "latlon"

# Options 1: insert

df.insert(0, "latdeg", latlondf["latdeg"].values)
df.insert(1, "londeg", latlondf["londeg"].values)

# Option 2 - assign and reindex
df["latdeg"] = latlondf["latdeg"].values
df["londeg"] = latlondf["londeg"].values


df = df.reindex(
    columns=["latdeg", "londeg"]
    + [i for i in df.columns if i not in ["latdeg", "londeg"]]
)

# check output

df

Date    latdeg  londeg  2009-01-01 00:00:00 2009-01-02 00:00:00 2009-01-03 00:00:00
latlon                  
321332106443701 32.225583   -64.736139  20.40   20.33   20.30
321332106443703 32.225583   -64.736139  19.17   19.16   19.10
321540110205501 32.225583   -64.736139  10.99   10.97   10.98
321540110205502 32.225583   -64.736139  10.00   9.99    9.99