在本实验中，我们将学习如何在 Python 的 pandas 库中使用 DataFrame.insert() 方法。该方法允许我们在 DataFrame 的指定位置插入一列。我们还可以选择是否允许重复列。
虚拟机启动完成后，点击左上角切换到 Notebook 标签页，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。
有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。
如果你在学习过程中遇到问题，随时可以向 Labby 提问。在实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。
我们将从导入 pandas 库开始，这将使我们能够使用 DataFrame。
import pandas as pd接下来，让我们创建一个 DataFrame 来进行操作。在这个示例中，我们将创建一个包含两列（'A' 和 'B'）和四行的 DataFrame。
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})现在，让我们在 DataFrame 的索引 2 处插入一个名为 'C' 的新列。我们将该列的所有行值设置为 1。
df.insert(2, 'C', 1)为了查看更新后的 DataFrame，我们可以使用 print() 函数将其打印出来。
print(df)或者，我们可以将 Series 对象作为列插入到 DataFrame 中。让我们创建一个值为 [1, 2, 3, 4] 的新 Series 对象，并将其插入到 DataFrame 的索引 0 处。
series = pd.Series([1, 2, 3, 4])
df.insert(0, 'C', series)再次打印 DataFrame 以查看更改。
print(df)默认情况下，如果我们尝试插入一个标签在 DataFrame 中已存在的列，DataFrame.insert() 方法会抛出 ValueError。然而，我们可以通过将 allow_duplicates 设置为 True 来覆盖此行为。让我们尝试插入一个具有重复标签的列并查看结果。
df.insert(2, 'A', 1, allow_duplicates = True)在尝试插入重复列后，让我们打印 DataFrame 以查看错误信息。
print(df)在本实验中，我们学习了如何使用 pandas 中的 DataFrame.insert() 方法在 DataFrame 的特定位置插入新列。我们学习了如何插入具有常量值的列以及使用 Series 对象插入列。我们还了解了在插入列时如何处理重复列。当我们需要添加新特征或修改 DataFrame 的结构时，此方法非常有用。