O método de inserção do Pandas permite ao usuário inserir uma coluna em um dataframe ou série (1-D Data frame). Uma coluna também pode ser inserida manualmente em um quadro de dados pelo método a seguir, mas não há muita liberdade aqui.
Por exemplo, mesmo a localização da coluna não pode ser decidida e, portanto, a coluna inserida é sempre inserida na última posição.

Sintaxe:

DataFrameName.insert (loc, coluna, valor, allow_duplicates = False)

Parâmetros:

loc: loc é um inteiro que é a localização da coluna onde queremos inserir uma nova coluna. Isso mudará a coluna existente naquela posição para a direita.
coluna: coluna é uma string que é o nome da coluna a ser inserida.
valor: valor é simplesmente o valor a ser inserido. Pode ser int, string, float ou qualquer coisa ou mesmo série / Lista de valores. Fornecer apenas um valor definirá o mesmo valor para todas as linhas.
allow_duplicates: allow_duplicates é um valor booleano que verifica se a coluna com o mesmo nome já existe ou não.

Encontre o link para o arquivo csv usado aqui .

Inserindo uma coluna com valor estático:

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import pandas as pd     data = pd.read_csv("pokemon.csv")     data.head()

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Resultado:

Após inserir a coluna:

import pandas as pd 
data = pd.read_csv("pokemon.csv") 
data.head() 
data.insert(2, "Team", "Any") 
data.head() 

Série de passagem com valor diferente para cada linha:

Neste exemplo, uma série é criada e alguns valores são passados ​​para a série por meio de um loop for. Depois disso, a série é passada na função de inserção do pandas para anexar séries no quadro de dados com os valores passados.

import pandas as pd 
Type_new = pd.Series([]) 
data = pd.read_csv("pokemon.csv") 
  
  
for i in range(len(data)): 
    if data["Type"][i] == "Grass": 
        Type_new[i]="Green"
  
    elif data["Type"][i] == "Fire": 
        Type_new[i]="Orange"
  
    elif data["Type"][i] == "Water": 
        Type_new[i]="Blue"
  
    else: 
        Type_new[i]= data["Type"][i] 
  
data.insert(2, "Type New", Type_new) 
data.head() 

Resultado: