python - 将较短长度的 Numpy 数组连接到 Pandas Dataframe

Question

我有一个包含 506 行的 pandas 数据框。我有一个 numpy 数组，其中包含从数据帧计算得出的 501 个元素。

我想将 numpy 数组连接到数据帧，保留数据帧的索引并以数据帧的第一个索引值开始 numpy 数组的索引。

问题在于，由于 numpy 数组的长度不同并且没有行索引的概念，因此连接操作失败。

有什么巧妙的方法可以解决这个问题吗？

Answer 1

我将从 np 数组构造一个 Series，然后构造一个新的 Series 但传递目标 df 的索引，这有效地重新索引现有的 Series ，在没有行值的地方引入 NaN 值，这将与目标 df 正确对齐:

In [51]:    
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
s = pd.Series(np.arange(3))
s1 = pd.Series(s, index=df.index)
s1

Out[51]:
0    0.0
1    1.0
2    2.0
3    NaN
4    NaN
dtype: float64

In [53]:
df['d'] = s1
df

Out[53]:
          a         b         c    d
0  0.990381  2.583867  0.018435  0.0
1  0.867695 -0.958220 -0.351783  1.0
2  0.476210 -1.015887  1.285303  2.0
3 -0.198863 -2.514740  1.228772  NaN