python教程，如何在ndarray指定位置插入一行或一列数据？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

本文的主要讨论的话题就是：如何在已有的ndarray变量里面如何插入新的数据，这些新的数据可能是一列数据，也可能是一行数据。这些数据都是怎么被insert进去的呢？

苏南大叔的“程序如此灵动”技术博客，本文讨论向ndarray内插入新数据的可能性。测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2，pandas@1.5.3。

函数提供方

本文的.insert()函数的提供方是numpy，而不是ndarray。ndarray是作为第一个参数出现的。所以，使用姿势是这样的：

import numpy as np
# ...
ndarray__ = np.insert(ndarray_, ...)

插什么数据

插入的数据可以是普通的数字或字符串，也可以是个数组，也可以是个特殊的二维数组。

import numpy as np

a = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"], ["博", "客"]])
b = np.insert(a, 2, 1, axis=0)
c = np.insert(a, 2, [1, 2], axis=0)
d = np.insert(a, 2, ["技", "术"], axis=0)
e = np.insert(a, [2], [["技", "术"]], axis=0)
f = np.insert(a, [2], [["技"], ["术"]], axis=0)

行还是列 axis

这里通过参数axis，来决定：插入的是一列数据，还是一行数据的问题。关于axis表示什么的问题，不能说为0就是行，为1就是列。这个axis参数到底表示什么，是根据使用它的函数的真实含义来决定的。参考文章：

• https://newsn.net/say/dataframe-axis.html

axis就是表述操作的是数据流的运动方向，axis=1为一列一列推进，axis=0为一行一行推进。那么本文的主要对象是.insert()，所以功能上是：插入目标数据，所以axis=1，就是先插入第一列，再插入第二列...。

测试代码：

import numpy as np

a = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"], ["博", "客"]])
b = np.insert(a, 4, ["技","术"])
c = np.insert(a, 2, ["技","术"],axis=0)
d = np.insert(a, 2, ["技","术","型"],axis=1)

插入在什么位置

插入位置的定义，比较多。合法的取值有：int数字、list数组、tuple元组、slice切片。

import numpy as np
a = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"], ["博", "客"]])

b = np.insert(a, 2, ["技", "术"], axis=0)
c = np.insert(a, 2, ["技", "术", "型"], axis=1)

import numpy as np
a = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"], ["博", "客"]])

d = np.insert(a, [0, 1], [["技", "术"]], axis=0)
e = np.insert(a, [0, 1], [["技", "术"]], axis=1)
f = np.insert(a, [0, 1], [["技", "术"], ["9", "5"]], axis=0)
g = np.insert(a, [0, 1], [["技"], ["术"], ["型"]], axis=1)

d2 = np.insert(a, (0, 1), [["技", "术"]], axis=0)
e2 = np.insert(a, (0, 1), [["技", "术"]], axis=1)
f2 = np.insert(a, (0, 1), [["技", "术"], ["9", "5"]], axis=0)
g2 = np.insert(a, (0, 1), [["技"], ["术"], ["型"]], axis=1)

无论数组、元组还是普通索引，插入的位置就是原来ndarray的索引位置。但是下面的slice()就比较难以理解了。定义的是被修改后的ndarray的位置，大家自己体会吧。头晕！

import numpy as np
a = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"], ["博", "客"]])

h = np.insert(a, slice(0, 1), [["技"], ["术"], ["型"]], axis=0)
i = np.insert(a, slice(0, 1), [["技"], ["术"], ["型"]], axis=1)

总结

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• https://newsn.net/tag/python/

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