如何在Pandas中复制指定索引的单行并插入到下一位？

需求说明 #

需要复制DataFrame中索引为x的单行，原样插入到索引x+1的位置。例如：

原数据框df：

a  b
0 3  8
1 2  4
2 9  0
3 5  1

复制索引2的行后插入到下一行，期望结果：

a  b
0 3  8
1 2  4
2 9  0
3 9  0 # new row
4 5  1

问题分析 #

你之前尝试用concat但效果混乱，核心原因是手动构造了列名不匹配的新DataFrame（date、event），和原数据框的列（a、b）不一致，导致拼接后结构混乱。

简洁解决方案 #

直接提取目标行并保持原列结构，再通过concat拼接即可：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'a': [3, 2, 9, 5], 'b': [8, 4, 0, 1]})
x = 2  # 要复制的行索引

# 提取目标行（双层方括号保持DataFrame格式，避免维度错误）
copied_row = df.iloc[[x]]
# 拼接三部分：原数据前x+1行、复制的行、原数据剩余行
new_df = pd.concat([df.iloc[:x+1], copied_row, df.iloc[x+1:]]).reset_index(drop=True)

print(new_df)

如果你的索引是标签索引（而非默认的位置索引），则把iloc换成loc即可：

copied_row = df.loc[[x]]
new_df = pd.concat([df.loc[:x], copied_row, df.loc[x+1:]]).reset_index(drop=True)

关键说明 #

• 用df.iloc[[x]]（双层方括号）获取行，返回的是DataFrame对象，和原数据结构完全一致，拼接时不会出错；如果用单层方括号df.iloc[x]会返回Series，需要额外处理格式。
• 最后调用reset_index(drop=True)是为了重置索引，避免出现重复索引的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gotiredofcoding