使用pandas将索引列添加到DataFrame

Question

我是pandas用户的开始，在研究了文档之后，我仍然无法找到一种直接的方法来执行以下操作。

我有一个带有pandas.DateRange索引的DataFrame，我想添加一个包含相同DateRange部分值的列。

假设我有

df

                            A         B
2010-01-01 00:00:00  0.340717  0.702432
2010-01-01 01:00:00  0.649970  0.411799
2010-01-01 02:00:00  0.932367  0.108047
2010-01-01 03:00:00  0.051942  0.526318
2010-01-01 04:00:00  0.518301  0.057809
2010-01-01 05:00:00  0.779988  0.756221
2010-01-01 06:00:00  0.597444  0.312495

和

df2

                     C
2010-01-01 03:00:00  5
2010-01-01 04:00:00  5
2010-01-01 05:00:00  5

我怎样才能获得这样的东西：

                            A         B    C
2010-01-01 00:00:00  0.340717  0.702432    nan
2010-01-01 01:00:00  0.649970  0.411799    nan
2010-01-01 02:00:00  0.932367  0.108047    nan
2010-01-01 03:00:00  0.051942  0.526318    5
2010-01-01 04:00:00  0.518301  0.057809    5
2010-01-01 05:00:00  0.779988  0.756221    5
2010-01-01 06:00:00  0.597444  0.312495    nan

Answer 1

执行df.join(df2)：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#joining-on-index

Answer 2

在这种情况下，

df['C'] = df2['C']也适用。