Python Pandas-将列附加到数据帧

我有两个数据帧，为简单起见如下所示：

 A     B     C     D     E
 1     2     3     4     5
 5     4     3     2     1
 1     3     5     7     9
 9     7     5     3     1

第二个看起来像：

 F
 0
 1
 0
 1

因此，两个数据帧的行数相同

我想将列F附加到第一个数据帧：

 A     B     C     D     E     F
 1     2     3     4     5     0
 5     4     3     2     1     1
 1     3     5     7     9     0
 9     7     5     3     1     1

---

我已经尝试过各种方法，比如join、iloc、手动添加df['F']，但似乎没有找到答案。大多数情况下，我将F添加到数据帧中，但其数据填充了NaN（例如，第一个数据帧填充的行，我在F中得到NaN，然后我得到两倍的行数，其中NaN无处不在，除了F，数据是OK的）.

您只需在原始数据帧上创建一个新列，分配第二个数据帧的结果：

 A     B     C     D     E     F
 1     2     3     4     5     0
 5     4     3     2     1     1
 1     3     5     7     9     0
 9     7     5     3     1     1

生成示例

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似乎您希望将列

F

添加到第一个数据帧，而不考虑两个数据帧的索引。在这种情况下，只需通过列

F

df1['F'] = df2['F'].to_numpy()

Out[131]:
   A  B  C  D  E  F
0  1  2  3  4  5  0
1  5  4  3  2  1  1
2  1  3  5  7  9  0
3  9  7  5  3  1  1

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或者另一个例子，countDataT['casecontrol']=pd.Series（casecontrol）添加列，但只放入NaN。我确信这是一件我现在还看不到的简单的事情，但这有点让我发疯了

pd.concat（[df1，df2]，axis=1）

？不，不幸的是我得到了F NaN。。。。0 1 10是的，这很有效。这是因为指数。非常感谢，好久没用了：）非常感谢你的回答。似乎是因为有一个行索引，我最终使用了numpy。