Python 时间序列的层次聚类和k-均值聚类结果提取

假设我有一个数据帧，它包含整行的时间序列值。 我通过以下代码从scipy执行分层聚类：

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
Z = linkage(df, 'ward')
fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
dn = dendrogram(Z)

树状图显示数据帧有两个簇。对于时间序列值的每一行，我想创建另一列，它是分层聚类的结果，例如，集群1或集群2。我该怎么做

我还使用n_clusters=2从scikit学习中进行了K均值聚类：

kmean=KMeans(n_clusters = 2)
kmean.fit(df)

如何检查哪些数据属于哪个群集？在df的新列中创建它