使用pandas为DataFrame添加索引列

Question

我是一位初学者pandas的用户，经过研究文档后，我仍然找不到一种简单的方法来完成以下操作。

我有一个DataFrame，它的索引是pandas. DateRange类型，我想添加一列具有相同DateRange部分的值。

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

并且

df2

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

我该如何获得类似这样的东西：

                            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

- saroele

Answer 1

请使用下面的翻译：

执行 df.join(df2)：

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

- Wes McKinney

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我在看到你的回答时发现了.join()方法。谢谢！ - saroele

Answer 2

df['C'] = df2['C'] 在这种情况下也可以工作。

该语句涉及IT技术。

- fantabolous

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这种方法更加直接，适用于多索引数据框。 - xgdgsc