Python 尝试将列表附加到数据帧，并基于ID进行匹配

因此，我有一个包含89个字段的数据帧。我只是用一对夫妇来做K_意味着集群。我有AccountID和每个ID所属的集群。以下是名为“详细信息”的列表

 ('38380AT31', 17),
 ('36295KCN1', 0),
 ('3132KFBD3', 14),
 ('3130A8X40', 14),
 ('912796SD2', 22),
 ('3617AVGD4', 0),
 ('03H0716A9', 0),
 ('912828LA6', 22),
 ('3133EJY29', 8),
 ('36176DHG1', 0),
 ...]

现在，我正试图找出如何向现有数据帧添加一个新字段，并将集群ID与适当的帐户ID相匹配。我试过下面这行代码

df = df.append(details, ignore_index=True)

这将运行，但它似乎没有将集群ID附加到数据帧（并且ignore_index=True看起来可疑）。然后，我尝试了这行代码

df['details'] = df.append([details],index=df['AccountID'].index)

这会引发一个错误，声明：

TypeError:append（）获得了一个意外的关键字参数“index”

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我希望我解释得足够好。我在这里遗漏了什么？

我尝试了一下并完成了：

代码：

df

    AccountID   col
2   3132KFBD3   14
1   36295KCN1   0
0   38380AT31   17 

df=pd.DataFrame（{'AccountID'：['38380AT31'，'36295KCN1'，'3132KFBD3']}）
ls=[（'38380AT31'，17），
（'36295KCN1'，0），
（'3132KFBD3'，14）]
ls.sort（）
排序_值（by=['AccountID']，inplace=True）#对df和list进行排序，以在正确的索引中获得相同的AccountID
a=[]
对于范围（0，len（ls））中的i：
a、 附加（ls[i][1]）
df['col']=a

输出：

df

    AccountID   col
2   3132KFBD3   14
1   36295KCN1   0
0   38380AT31   17 

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这假设列表没有重复项，并且正确计数为数据帧。这是一个粗糙的方法，但它会完成工作

谢谢你的关注。我做了更多的研究，得出了这个结论

details_df = pd.DataFrame(details)
details_df.columns = ['AccountNo','ClusterID']
finalDF = pd.merge(dataset, details_df, left_index=False, right_index=False, how='inner')

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df['details']=np。数组（details）

是我通常做的事情。如果

details

的长度与您的

df

的长度相同，那么这将起作用。当我这样做时：len（details）df.shape我看到两个都是10000条记录。这正是我所期望的。当我运行代码时，我得到了以下错误：ValueError：传递的项目数错误2，placement意味着1。另外，是否应该有一种方法匹配AccountID？否则，您如何保证列表中的ClusterID与dataframe中的正确AccountID相关联？