如何在Pandas中添加长度超DataFrame的列并填充原列空值

有两种简洁的方式可以实现需求：

方法一：基于新列构造DataFrame后合并 #

import pandas as pd

# 原DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4]})
# 待添加的新列数据
new_col = range(9)

# 创建包含新列的DataFrame，索引覆盖新列的所有行
new_df = pd.DataFrame({'new_col': new_col})
# 将原列数据合并到新DataFrame，缺失行填充为空字符串
new_df['col1'] = df['col1'].reindex(new_df.index).fillna('')

方法二：扩展原DataFrame索引后填充 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4]})
new_col = range(9)

# 扩展原DataFrame的索引，匹配新列的长度
df = df.reindex(range(len(new_col)))
# 添加新列
df['new_col'] = new_col
# 把原列的缺失值替换为空字符串
df['col1'] = df['col1'].fillna('')

两种方法最终都会得到目标结果：

col1  new_col
0     1        0
1     2        1
2     3        2
3     4        3
4              4
5              5
6              6
7              7
8              8

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank