Python 将多个列（不存在）添加到dataframe的行中

请使用此代码

a = pd.DataFrame([1,2,3])

如果我这样做

a.loc[0,'A']=3

我得到：

   0   A
0  1   3
1  2 NaN
2  3 NaN

现在假设：

a = pd.DataFrame([1,2,3])
b=pd.DataFrame([[5,4],[6,3],[7,2]],columns=['B','C'])

有没有一种方法可以执行a[1，'a'，'B']=B[2]，从而得到结果

   0   B   C
0  1 NaN NaN
1  2   7   2
2  3 NaN NaN

更新：我对问题做了一点修改，因为答案表明a和b的索引相同，而事实并非如此。

一种可能性：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame([1, 2, 3])
b = pd.DataFrame([[5, 4], [6, 3], [7, 2]], columns=['B', 'C'])

a.loc[0, 'B'] = b.loc[0, 'B']
a.loc[0, 'C'] = b.loc[0, 'C']

这表示为

a

：

   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN

一种可能性：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame([1, 2, 3])
b = pd.DataFrame([[5, 4], [6, 3], [7, 2]], columns=['B', 'C'])

a.loc[0, 'B'] = b.loc[0, 'B']
a.loc[0, 'C'] = b.loc[0, 'C']

这表示为

a

：

   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN

---

您可以使用

a

上的

join

和所需的

b

In [150]: a.join(b.loc[0:0])
Out[150]:
   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN

---

您可以使用

a

上的

join

和所需的

b

In [150]: a.join(b.loc[0:0])
Out[150]:
   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN

---

你觉得pd.concat怎么样

pd.concat([a,b.loc[b.index==0,:]],axis=1)

Out[53]: 
   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN

---

你觉得pd.concat怎么样

pd.concat([a,b.loc[b.index==0,:]],axis=1)

Out[53]: 
   0    B    C
0  1  5.0  4.0
1  2  NaN  NaN
2  3  NaN  NaN