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      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

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.index

df_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      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

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      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

Answer 4

尝试DataFrame.assign：data_df.assign(**dict_a)         date    1  2  3      a      b      c0  2012-02-22    3  a  6  False   True  False1  2012-02-23  3.2  g  8   True   True   True2  2012-02-24  5.2  l  2  False  False   True3  2012-02-25  1.4  i  4  False  False  False