如何简洁地将Pandas Series追加到DataFrame每行末尾并生成新列？

给你几个简洁的办法实现需求：

方法1：使用df.assign() #

这是最简洁的方式之一，直接把Series拆成关键字参数传给assign，一次性添加所有新列：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
ser = pd.Series({'new_col_A': 10, 'new_col_B': 20, 'new_col_C': 30})

# 一次性添加所有列
df = df.assign(**ser)

方法2：转成单行DataFrame后拼接 #

把Series转换成单行的DataFrame，再和原DataFrame按列拼接，自动将单行值广播到所有行：

# 将Series转为单行DataFrame
ser_single_row = ser.to_frame().T
# 按列拼接，自动对齐索引并重复单行内容
df = pd.concat([df, ser_single_row.reindex(df.index)], axis=1)

方法3：直接批量赋值列 #

利用Pandas的广播特性，直接给DataFrame添加Series索引对应的列，并赋值Series的值，会自动把值填充到每一行：

df[ser.index] = ser.values

这三种方法都能替代逐列赋值的繁琐操作，根据自己的习惯选择即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JubJub