如何在Pandas中将拆分后的列插入到原列所在位置

先执行你的拆分代码 #

import pandas as pd
df[["First Name", "Last Name"]] = df["Full Name"].str.split(' ', 1, expand=True)

方法1：通过重构列顺序调整位置 #

先获取原Full Name列的索引位置：

full_name_idx = df.columns.get_loc("Full Name")

保留原Full Name列

把拆分出的两列放在原列后方，其余列顺序不变：

new_columns = (
    df.columns[:full_name_idx].tolist()
    + ["Full Name", "First Name", "Last Name"]
    + df.columns[full_name_idx+1:-2].tolist()
)
df = df[new_columns]

替换原Full Name列（不保留原列）

直接用新列替换原列的位置：

new_columns = (
    df.columns[:full_name_idx].tolist()
    + ["First Name", "Last Name"]
    + df.columns[full_name_idx+1:-2].tolist()
)
df = df[new_columns]

方法2：用pop+insert直接插入（更直观） #

先把拆分后的列从末尾移出，再插入到指定位置：

# 弹出末尾的新列
first_name = df.pop("First Name")
last_name = df.pop("Last Name")

# 获取原Full Name列的位置
full_name_idx = df.columns.get_loc("Full Name")

# 插入到原列的后方
df.insert(full_name_idx + 1, "First Name", first_name)
df.insert(full_name_idx + 2, "Last Name", last_name)

如果不需要保留原Full Name列，先弹出原列再插入新列：

full_name_idx = df.columns.get_loc("Full Name")

# 弹出原列和新列
df.pop("Full Name")
first_name = df.pop("First Name")
last_name = df.pop("Last Name")

# 插入新列到原位置
df.insert(full_name_idx, "First Name", first_name)
df.insert(full_name_idx + 1, "Last Name", last_name)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Biny Kan