将DataFrame中的值插入另一个数据帧

可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保两个数据帧的结构相同，即它们具有相同的列名和列顺序。
2. 使用pd.concat()函数将两个数据帧合并为一个新的数据帧。可以指定axis=0参数来按行合并，或者指定axis=1参数来按列合并。
3. 如果需要将某个数据帧的值插入到另一个数据帧的特定位置，可以使用pd.insert()函数。该函数接受三个参数：要插入值的数据帧、要插入的列的位置（索引）、要插入的列的名称和值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 在指定位置插入值
merged_df.insert(2, 'E', [13, 14, 15])

print(merged_df)

输出结果如下：

   A  B   E  C   D
0  1  4  13  7  10
1  2  5  14  8  11
2  3  6  15  9  12

在这个示例中，我们首先使用pd.concat()函数将df1和df2合并为merged_df。然后，使用merged_df.insert()函数在第2列的位置插入了一个名为'E'的新列，并指定了相应的值。最后，打印输出了合并后的数据帧。

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