所以我从现有的CSV文件创建了两个数据帧，两者都由完全数字组成。第二个数据帧由一个0到8783之间的索引和一列数字组成，我想将它作为新列添加到第一个数据帧，该数据帧的索引由月，日和小时组成。我尝试使用append，merge和concat但没有工作，然后尝试使用：
x1GBaverage['Power'] = x2_cut
其中x1GBaverage是第一个数据帧，x2_cut是第二个。当我这样做时，它正确地添加了x2_cut，但所有的值都输入为NaN而不是它们应该是的数值。我该怎么接近这个？
答案 0 :(得分：1)
x1GBaverage [＆＃39; Power＆＃39;] = x2_cut.values
问题解决了：）
关于pandas的事情是，除非你故意指明你只需要传输的值，否则值会隐含地链接到它们的索引。
答案 1 :(得分：0)
如果它们是相同的行数并且您只想在最后添加它，那么索引要么需要匹配，要么只需要传递基础值。在下面的示例中，第3列和第5列是索引匹配＆amp;价值版本，4是你现在遇到的：
In [58]: df = pd.DataFrame(np.random.random((3,3)))
In [59]: df
Out[59]:
0 1 2
0 0.670812 0.500688 0.136661
1 0.185841 0.239175 0.542369
2 0.351280 0.451193 0.436108
In [61]: df2 = pd.DataFrame(np.random.random((3,1)))
In [62]: df2
Out[62]:
0
0 0.638216
1 0.477159
2 0.205981
In [64]: df[3] = df2
In [66]: df.index = ['a', 'b', 'c']
In [68]: df[4] = df2
In [70]: df[5] = df2.values
In [71]: df
Out[71]:
0 1 2 3 4 5
a 0.670812 0.500688 0.136661 0.638216 NaN 0.638216
b 0.185841 0.239175 0.542369 0.477159 NaN 0.477159
c 0.351280 0.451193 0.436108 0.205981 NaN 0.205981
如果行数不同，则需要使用df.merge并让它知道应该使用哪些列来连接两个帧。