Python 添加一个新列并填充

我正在尝试向pandas数据帧添加一列，如下所示：

df = pd.DataFrame()
df['one'] = pd.Series({'1':4, '2':6})
print (df)
df['two'] = pd.Series({'0':4, '2':6})
print (df)

这将产生：

   one  two
1    4  NaN
2    6    6

但是我想结果是,

   one  two
0   NaN  4
1    4  NaN
2    6    6

---

如何做到这一点？

您可以使用

join

，准确地告诉熊猫您希望如何做到：

df = pd.DataFrame()
df['one'] = pd.Series({'1':4, '2':6})
df.join(pd.Series({'0':4, '2':6}, name = 'two'), how = 'outer')

这导致

   one  two
0  NaN    4
1    4  NaN
2    6    6

---

您可以使用

join

，准确地告诉熊猫您想要如何做：

df = pd.DataFrame()
df['one'] = pd.Series({'1':4, '2':6})
df.join(pd.Series({'0':4, '2':6}, name = 'two'), how = 'outer')

这导致

   one  two
0  NaN    4
1    4  NaN
2    6    6

---

一种可能性是使用

pd.concat

：

ser1 = pd.Series({'1':4, '2':6})
ser2 = pd.Series({'0':4, '2':6})
df = pd.concat((ser1, ser2), axis=1)

得到

    0   1
0 NaN   4
1   4 NaN
2   6   6

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一种可能性是使用

pd.concat

：

ser1 = pd.Series({'1':4, '2':6})
ser2 = pd.Series({'0':4, '2':6})
df = pd.concat((ser1, ser2), axis=1)

得到

    0   1
0 NaN   4
1   4 NaN
2   6   6

---

如果我可以建议一个更简洁的标题，比如“添加一个带有重新索引/新索引/非重叠索引的新列”-因为问题中没有关于fillna的内容。如果我可以建议一个更简洁的标题，比如“添加带有重新索引/新索引/非重叠索引的新列”-因为问题中没有关于fillna的内容。