我有一个问题 – 如何在数据框中一个现有列的位置插入多个列（例如3个列）？换句话说，我有一个包含一些分类值的列，我用独热编码对其进行编码 – 结果，我得到了3个新列。现在，我希望删除原始列并在其位置插入结果列（而不是添加到数据框的末尾）。有什么有效的方法来做到这一点吗？我将非常感谢任何帮助。
**df1 - 原始数据框** : col1 col2 col30 4 A 0.51 5 B 0.782 6 C 0.553 7 A 0.78**df2 - 对分类col2进行的独热编码** : col2_A col2_B col2_C0 1 0 01 0 1 02 0 0 13 1 0 0如何将df2的列插入到df1中，取代col2以得到以下结果：
**更新后的df1** col1 col2_A col2_b col2_C col30 4 1 0 0 0.51 5 0 1 0 0.782 6 0 0 1 0.553 7 1 0 0 0.78回答：
解决方案适用于df2中的任何新列（不一定以col2开头）
使用Index.get_loc获取位置，这样可以使用DataFrame.iloc过滤列前后的值，然后使用concat将它们连接在一起，最后如有必要删除列：
val = 'col2'p = df.columns.get_loc(val)#可能的虚拟列解决方案，可以自由使用您自己的解决方案#df2 = pd.get_dummies(df[val])df = pd.concat([df.iloc[:, :p], df2, df.iloc[:, p:]], axis=1).drop(val, axis=1)print (df) col1 A B C col30 4 1 0 0 0.501 5 0 1 0 0.782 6 0 0 1 0.553 7 1 0 0 0.78如果需要前缀：
val = 'col2'p = df.columns.get_loc(val)#可能的虚拟列解决方案，可以自由使用您自己的解决方案#df2 = pd.get_dummies(df[[val]])df = pd.concat([df.iloc[:, :p], df2, df.iloc[:, p:]], axis=1).drop(val, axis=1)print (df) col1 col2_A col2_B col2_C col30 4 1 0 0 0.501 5 0 1 0 0.782 6 0 0 1 0.553 7 1 0 0 0.78或者使用DataFrame.pop在get_dummies或其他解决方案中：
val = 'col2'p = df.columns.get_loc(val)#可能的虚拟列解决方案，可以自由使用您自己的解决方案#df2 = pd.get_dummies(df.pop(val))df = pd.concat([df.iloc[:, :p], df2, df.iloc[:, p:]], axis=1)print (df) col1 A B C col30 4 1 0 0 0.501 5 0 1 0 0.782 6 0 0 1 0.553 7 1 0 0 0.78