python - 将 pandas Series 作为新列添加到特定的 Dataframe 行

Question

假设我有一个数据框

df = pd.DataFrame({'A':[0,1],'B':[2,3]})

    A   B
0   0   2
1   1   3

然后我有一个由其他函数使用 df 第一行的输入生成的系列，但它与现有的 df

没有重叠

s = pd.Series ({'C':4,'D':6})

C    4
D    6

现在我想将 s 添加到 df.loc[0] 中，键成为新的列，而值仅添加到第一行。 df 的最终结果应如下所示:

    A   B   C   D
0   0   2   4   6
1   1   3   NaN NaN

我该怎么做？我发现的类似问题似乎只针对一列执行此操作，或者只是将系列作为新行添加到 DataFrame 的末尾，而不是通过从系列中添加多个新列来更新现有行。

我已经尝试了 df.loc[0,list(['C','D'])] = [4,6] ，这是在另一个答案中建议的，但只有在['C','D'] 是 Dataframe 中已经存在的列。 df.assign(**s) 有效，但随后将系列值分配给所有行。

Answer 1

join 转置:

df.join(pd.DataFrame(s).T)

   A  B    C    D
0  0  2  4.0  6.0
1  1  3  NaN  NaN

或者使用concat

pd.concat([df, pd.DataFrame(s).T], axis=1)

   A  B    C    D
0  0  2  4.0  6.0
1  1  3  NaN  NaN