从具有相同 df 长度的 numpy 数组字典向 pandas 数据帧添加列的最快/最佳方法？

Question

可能是一个简单的问题，我已经搜索过但找不到解决方案。我的代码是这样的data_df = pd.DataFrame([    ['2012-02-22', '3', 'a', 6],    ['2012-02-23', '3.2', 'g', 8],    ['2012-02-24', '5.2', 'l', 2],    ['2012-02-25', '1.4', 'i', 4]],    columns=['date', '1', '2', '3'])dict_a = {    'a': np.array([False, True, False, False], dtype='bool'),    'b': np.array([True, True, False, False], dtype='bool'),    'c': np.array([False, True, True, False], dtype='bool'),}我想要一个像这样的 df              1  2  3      a      b      cdate                                      2012-02-22    3  a  6  False   True  False2012-02-23  3.2  g  8   True   True   True2012-02-24  5.2  l  2  False  False   True2012-02-25  1.4  i  4  False  False  False到目前为止，我发现的最好的方法就是这个，但对我来说这似乎很老套data_df = data_df.set_index('date')df_dict = pd.DataFrame.from_dict(dict_a)df_dict['date'] = data_df.indexdf_dict = df_dict.set_index('date')df_new = pd.merge(data_df, df_dict, left_index=True, right_index=True)有更快/更好的方法来实现它吗？

Answer 1

pd.concaton axis=1，然后设置索引

pd.concat((data_df,pd.DataFrame(dict_a)),axis=1).set_index("date")

              1  2  3      a      b      c

date                                      

2012-02-22    3  a  6  False   True  False

2012-02-23  3.2  g  8   True   True   True

2012-02-24  5.2  l  2  False  False   True

2012-02-25  1.4  i  4  False  False  False

Answer 2

为什么不简单地：

for keys in dict_a:
    data_df[keys]=dict_a[keys]

请注意，dict 中的数据长度必须等于 dataframe 中的数据长度

Answer 3

用途join：

data_df.join(pd.DataFrame(dict_a)).set_index('date')

              1  2  3      a      b      c

date                                      

2012-02-22    3  a  6  False   True  False

2012-02-23  3.2  g  8   True   True   True

2012-02-24  5.2  l  2  False  False   True

2012-02-25  1.4  i  4  False  False  False

Answer 4

尝试DataFrame.assign：

data_df.assign(**dict_a)

         date    1  2  3      a      b      c

0  2012-02-22    3  a  6  False   True  False

1  2012-02-23  3.2  g  8   True   True   True

2  2012-02-24  5.2  l  2  False  False   True

3  2012-02-25  1.4  i  4  False  False  False