要件

データ形式
- pandas DataFrame形式のデータ
- インデックス番号はシーケンシャル
- 列名は固定
- 任意の行数がある
挿入される対象
- データ形式
  - 上記のデータ形式
- 挿入先
  - 任意の行インデックスのすぐ上
挿入する対象
- データ形式
  - 上記のデータ形式

結論

上記の要件を満たすため、私の場合、以下のように自前の関数を作りました。

insert_df_middle_row

def insert_df_middle_row( idx, df_original, df_insert ):
  return df_original.iloc[ :idx, ] \
            .append( df_insert ) \
            .append( df_original.iloc[ idx:, ] ) \
            .reset_index( drop = True )

仕様

引数
- idx : 挿入先インデックス番号。この番号の行のすぐ上に挿入
- df_original ：挿入されるDataFrame
- df_insert ：挿入するDataFrame
戻り値
- 挿入後のDataFrame
  - インデックス番号はreset_index()メソッドにより振り直されます

説明

df_original.iloc[ :idx, ]
- 挿入前DataFramedf_originalのインデックス番号idxよりも上の（前の）行全て
  - インデックス番号idxは含みません
df_original.iloc[ idx:, ]
- 挿入前DataFramedf_originalのインデックス番号idxよりも下の（後ろの）行全て
  - インデックス番号idxを含みます

その他の方法

コメント欄で教えていただいた、以下の方法はconcat()メソッドを使うものです。append()メソッドを2回使う私のほい方より、こちらの方が良さげですね・・・💦

コメント欄で教えていただいた実装

def insert_df_middle_row(idx, df_original, df_insert):
    return pd.concat([df_original[:idx], df_insert, df_original[idx:]])\
        .reset_index(drop=True)

自前関数を作った理由

pandasの正式ドキュメントを見ても上記の要件の関数がなかった
- DataFrameの最終行に付加するappend()メソッドがありますが、中間行には挿入出来ないようです。
関数にした方が可読性が良く、メンテナンスしやすい

他にもっと良い方法があるかも知れません。もし、ご存知でしたら、ご教示くださいませ。

お試し

以下のようなコードで上手くいくかを試してみました。

実装コード

insert_df_middle_row.py

import pandas as pd

def insert_df_middle_row( idx, df_original, df_insert ):
  return df_original.iloc[ :idx, ] \
            .append( df_insert ) \
            .append( df_original.iloc[ idx:, ] ) \
            .reset_index( drop = True )

df_original = pd.DataFrame(
    {
        'A': [ 'O_A0', 'O_A1', 'O_A2', 'O_A3' ] ,
        'B': [ 'O_B0', 'O_B1', 'O_B2', 'O_B3' ] ,
        'C': [ 'O_C0', 'O_C1', 'O_C2', 'O_C3' ] ,
        'D': [ 'O_D0', 'O_D1', 'O_D2', 'O_D3' ] ,
        'E': [ 'O_E0', 'O_E1', 'O_E2', 'O_E3' ]
    }
)

print( "[ Before ]\n{}\n".format( df_original ) )

df_insert = pd.DataFrame(
    {
        'A': [ 'I_A0', 'I_A1', ] ,
        'B': [ 'I_B0', 'I_B1', ] ,
        'C': [ 'I_C0', 'I_C1', ] ,
        'D': [ 'I_D0', 'I_D1', ] ,
        'E': [ 'I_E0', 'I_E1', ]
    }
)

print( "[ Insert ]\n{}\n".format( df_original ) )

df_original = insert_df_middle_row( 2, df_original, df_insert )

print( "[ After ]\n{}\n".format( df_original )  )

実行コマンド

$ python insert_df_middle_row.py

実行結果

上手くいったようです。

ターミナル上

[ Before ]
      A     B     C     D     E
0  O_A0  O_B0  O_C0  O_D0  O_E0
1  O_A1  O_B1  O_C1  O_D1  O_E1
2  O_A2  O_B2  O_C2  O_D2  O_E2
3  O_A3  O_B3  O_C3  O_D3  O_E3

[ Insert ]
      A     B     C     D     E
0  O_A0  O_B0  O_C0  O_D0  O_E0
1  O_A1  O_B1  O_C1  O_D1  O_E1
2  O_A2  O_B2  O_C2  O_D2  O_E2
3  O_A3  O_B3  O_C3  O_D3  O_E3

[ After ]
      A     B     C     D     E
0  O_A0  O_B0  O_C0  O_D0  O_E0
1  O_A1  O_B1  O_C1  O_D1  O_E1
2  I_A0  I_B0  I_C0  I_D0  I_E0
3  I_A1  I_B1  I_C1  I_D1  I_E1
4  O_A2  O_B2  O_C2  O_D2  O_E2
5  O_A3  O_B3  O_C3  O_D3  O_E3

Jupyter Notebook上