如何向Series中添加带指定索引的数值？

下面是几种实用的操作方式，能同步更新索引和对应数值：

方法1：loc直接赋值（单值添加首选） #

直接通过索引定位赋值，Pandas会自动将新索引和值追加到Series中：

import pandas as pd

# 构造原Series
original_series = pd.Series([1, 7, 3], index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 添加指定索引与值
original_series.loc['2022-01-04'] = 10

执行后就能得到你想要的结果，这种方式直接修改原Series，操作简单高效。

方法2：pd.concat拼接（适合批量添加或保留原数据） #

如果需要添加多个值，或者不想修改原Series，用拼接的方式更稳妥：

import pandas as pd

original_series = pd.Series([1, 7, 3], index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 创建包含新值的小Series
new_entry = pd.Series([10], index=['2022-01-04'])

# 拼接得到新的Series
updated_series = pd.concat([original_series, new_entry])

这种方法返回一个新的Series，原数据不会被改动，适合需要保留原始数据的场景。

注意点 #

• 若你的索引是datetime类型而非字符串，操作逻辑完全一致，直接传入日期字符串或datetime对象即可。
• 旧版Pandas的append方法已被弃用，不建议再使用，优先选择上述两种方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roudan