如何使用熊猫将系列附加到现有的 DataFrame 行？答案

【问题标题】：How can I append a Series to an existing DataFrame row with pandas?如何使用熊猫将系列附加到现有的 DataFrame 行？
【发布时间】：2021-04-25 11:58:26
【问题描述】：

我想获取一个系列并将其附加到现有的数据框行。例如：

df

   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

series

0 x 
1 y
2 z

-->

   A  B  C D E F
0  2  3  4 x y z
1  5  6  7 ...
2  7  8  9 ...

我想使用 for 循环来执行此操作，将不同的系列附加到数据帧的每一行。该系列可能有不同的长度。有没有简单的方法可以做到这一点？

【问题讨论】：

您能否为所需的输出提供多个系列？

标签： pandas dataframe append series

【解决方案1】：

试试这个：

df['D'], df['E'], df['F'] = s.tolist()

现在：

print(df)

给予：

   A  B  C  D  E  F
0  2  3  4  x  y  z
1  5  6  7  x  y  z
2  7  8  9  x  y  z

编辑：

如果您不确定有多少额外的值，请尝试：

from string import ascii_uppercase as letters
df = df.assign(**dict(zip([letters[i + len(df.columns)] for i, v in enumerate(series)], series.tolist())))
print(df)

输出：

   A  B  C  D  E  F
0  2  3  4  x  y  z
1  5  6  7  x  y  z
2  7  8  9  x  y  z

【讨论】：

这并不能真正满足我的需要，因为我事先不知道需要多少新列
@scottdun5 Edietd 我的回答请查看

【解决方案2】：

使用loc 和系列的索引作为列名

lst = [
    [2,3,4],
    [5,6,7],
    [7,8,9]
]

df = pd.DataFrame(lst, columns=list("ABC"))
print(df)
### 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

s1 = pd.Series(list("xyz"))
s1.index = list("DEF")
print(s1)
###
D    x
E    y
F    z
dtype: object

s2 = pd.Series(list("abcd"))
s2.index = list("GHIJ")
print(s2)
###
G    a
H    b
I    c
J    d
dtype: object

for idx, s in enumerate([s1, s2]):
    df.loc[idx, s.index] = s.values

print(df)
### 
   A  B  C    D    E    F    G    H    I    J
0  2  3  4    x    y    z  NaN  NaN  NaN  NaN
1  5  6  7  NaN  NaN  NaN    a    b    c    d
2  7  8  9  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

【讨论】：