Python 将同一系列附加到数据框列

我有以下数据帧：

data=pd.DataFrame(data=[[8,4,2,6,0],[3,4,5,6,7]],columns=["a","b","c","d","e"])

输出如下：

    a b c d e
0   8 4 2 6 0
1   3 4 5 6 7

我还有以下系列：

a=pd.Series([3,4])

我想将序列（a）附加到数据中的每一列。我尝试了一些康卡特，但我似乎从来没有得到它的权利

预期结果是：

    a b c d e
0   8 4 2 6 0
1   3 4 5 6 7
2   3 3 3 3 3
3   4 4 4 4 4 

提前感谢

您可以：

out=data.append(pd.concat([a]*data.shape[1],axis=1,keys=data.columns),ignore_index=True)

---

---

下面是for循环的一个方法

for x ,y in a.iteritems(): 
    data.loc[data.index[-1]+x+1]=y

data
Out[106]: 
   a  b  c  d  e
0  8  4  2  6  0
1  3  4  5  6  7
2  3  3  3  3  3
4  4  4  4  4  4

---

使用

广播到

df.append(pd.DataFrame(np.broadcast_to(a.to_frame(), (len(a), df.shape[1])), columns=df.columns), ignore_index=True)


pandas.DataFrame.apply
带
pandas.Series.append


我喜欢这个因为它很漂亮

data.apply(pd.Series.append, to_append=a, ignore_index=True)

   a  b  c  d  e
0  8  4  2  6  0
1  3  4  5  6  7
2  3  3  3  3  3
3  4  4  4  4  4

高谈阔论的回答

data.apply(pd.Series.append, args=(a, 1))


numpy.row\u堆栈
非常相似

data.loc[len（data）]=y
可能更简单；P
data.apply(pd.Series.append, to_append=a, ignore_index=True)

   a  b  c  d  e
0  8  4  2  6  0
1  3  4  5  6  7
2  3  3  3  3  3
3  4  4  4  4  4

data.apply(pd.Series.append, args=(a, 1))

pd.DataFrame(np.row_stack([
    data,
    a.to_numpy()[:, None].repeat(data.shape[1], axis=1)
]), columns=data.columns)

   a  b  c  d  e
0  8  4  2  6  0
1  3  4  5  6  7
2  3  3  3  3  3
3  4  4  4  4  4