如何在apply(pd.Series)后将新列插入原pandas DataFrame

问题背景 #

有一个包含大量列的pandas DataFrame，其中一列存储字典类型的值，已通过.map(eval).apply(pd.Series)将该字典列拆分为多个独立列，拆分代码及结果如下：

result = df['dic_column'].map(eval).apply(pd.Series)

# result输出示例
    A   B   C   D   E
1   0   0   0   1   0
2   1   9   0   9   0
3   0   0   0   1   0
4   1   9   0   9   0
5   0   0   0   2   

需求目标 #

将拆分得到的新列插入原DataFrame中，最终效果如下：

# 最终期望输出示例
user_id    og_column1    og_column2    A    B    C    D    E
1          valuey        valuey        0    0    0    1    0
2          valuex        valuex        1    9    0    9    0
...

实现代码 #

通过pandas自带的join方法即可完成合并，代码如下：

result = df.join(df['dic_column'].map(eval).apply(pd.Series))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikael Björkqvist