Python 使用附加索引值将系列添加到数据帧

我有一个数据框，看起来像这样：

  Value
1 23
2 12
3 4

1 24
2 12
4 34

  Value New
1 23    24
2 12    12
3 4     0
4 0     34

还有一个系列是这样的：

  Value
1 23
2 12
3 4

1 24
2 12
4 34

  Value New
1 23    24
2 12    12
3 4     0
4 0     34

是否有方法将序列添加到数据帧以获得如下结果：

  Value
1 23
2 12
3 4

1 24
2 12
4 34

  Value New
1 23    24
2 12    12
3 4     0
4 0     34

使用和：

输出：

Value New 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3 4.0 NaN 4 NaN 34.0 # If replacing NaNs with 0: Value New 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3 4.0 NaN 4 NaN 34.0 重视新事物 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3.4.0南 4.34.0 #如果将NAN替换为0： 重视新事物 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3.4.0南 4.34.0 使用和：

输出：

Value New 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3 4.0 NaN 4 NaN 34.0 # If replacing NaNs with 0: Value New 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3 4.0 NaN 4 NaN 34.0 重视新事物 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3.4.0南 4.34.0 #如果将NAN替换为0： 重视新事物 1 23.0 24.0 2 12.0 12.0 3.4.0南 4.34.0

---

可以在序列和数据帧之间使用联接：

my_df.join(my_series, how='outer').fillna(0)

例如：

>>> df
   Value
1     23
2     12
3      4
>>> s
0
1    24
2    12
4    34

>>> type(df)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>

>>> df.join(s, how='outer').fillna(0)

   Value     1
1   23.0  24.0
2   12.0  12.0
3    4.0   0.0
4    0.0  34.0

>>df
价值
1     23
2     12
3      4
>>>
0
1    24
2    12
4    34
>>>类型（df）
>>>类型
>>>df.join（s，how='outer'）.fillna（0）
值1
1   23.0  24.0
2   12.0  12.0
3    4.0   0.0
4    0.0  34.0

您可以在序列和数据帧之间使用连接：

my_df.join(my_series, how='outer').fillna(0)

例如：

>>> df
   Value
1     23
2     12
3      4
>>> s
0
1    24
2    12
4    34

>>> type(df)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>

>>> df.join(s, how='outer').fillna(0)

   Value     1
1   23.0  24.0
2   12.0  12.0
3    4.0   0.0
4    0.0  34.0

>>df
价值
1     23
2     12
3      4
>>>
0
1    24
2    12
4    34
>>>类型（df）
>>>类型
>>>df.join（s，how='outer'）.fillna（0）
值1
1   23.0  24.0
2   12.0  12.0
3    4.0   0.0
4    0.0  34.0