如何在Pandas中将指定行的列作为常量列添加到另一DataFrame并重命名

这事儿其实不难，咱们可以用几种简洁的方式来完成需求，下面一步步来演示：

1. 先创建示例数据 #

首先咱们先把题目里的两个DataFrame用代码还原出来，方便后续操作：

import pandas as pd

# 题目里的单行源DataFrame
source_df = pd.DataFrame({'x': [1], 'p': [4], 'y': [2], 'q': [5], 'z': [3]})

# 目标DataFrame（添加列之前的状态）
target_df = pd.DataFrame({'A': [7, 9, 8], 'B': [8, 6, 5]})

2. 方法一：直接提取常量赋值（最直观） #

因为源DataFrame只有一行，咱们可以直接提取x、y、z列的单个值，然后直接赋值给目标DataFrame的新列a、b、c——Pandas会自动把这个常量广播到所有行：

# 提取源DF里的常量值
a_val = source_df['x'].iloc[0]
b_val = source_df['y'].iloc[0]
c_val = source_df['z'].iloc[0]

# 给目标DF添加新列
target_df['a'] = a_val
target_df['b'] = b_val
target_df['c'] = c_val

3. 方法二：用assign()链式操作（更简洁） #

如果喜欢更紧凑的代码风格，可以用Pandas的assign()方法，一次性完成所有新列的添加，还能保持链式调用的清爽：

target_df = target_df.assign(
    a=source_df['x'].iloc[0],
    b=source_df['y'].iloc[0],
    c=source_df['z'].iloc[0]
)

4. 方法三：批量提取重命名后合并（适合多列场景） #

如果需要处理的列很多，不想一个个写赋值语句，可以先提取源DF的指定列、重命名，再通过广播合并到目标DF：

# 提取源DF的x/y/z列并重命名为a/b/c
const_columns = source_df[['x', 'y', 'z']].rename(columns={'x':'a', 'y':'b', 'z':'c'})

# 将单行的常量列重复目标DF的行数，再合并
target_df = pd.concat(
    [target_df, const_columns.loc[const_columns.index.repeat(len(target_df))].reset_index(drop=True)],
    axis=1
)

验证结果 #

不管用哪种方法，执行完后打印target_df，都会得到你想要的结果：

A  B  a  b  c
0  7  8  1  2  3
1  9  6  1  2  3
2  8  5  1  2  3

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8044236