将新列插入到数据帧中会给出'ValueError:值的长度(4)与索引的长度(6)不匹配‘_ValueError:对数据帧应用函数时，值的长度与索引的长度不匹配_使用str.contains创建新列Pandas df给出:值的长度与索引的长度不匹配 - 腾讯云开发者社区

在将新列插入到数据帧中时，如果新列的长度与数据帧索引的长度不匹配，就会出现"ValueError: 值的长度(4)与索引的长度(6)不匹配"的错误。这个错误通常发生在想要添加的新列长度少于或多于数据帧索引的长度时。

要解决这个问题，有以下几种方法：

确保新列的长度与数据帧索引的长度一致。可以通过重新定义新列的数据或扩展数据来匹配索引的长度。
如果新列的长度少于索引的长度，可以考虑给新列添加默认值或缺失值，使其与索引长度相匹配。
如果新列的长度多于索引的长度，可以考虑通过剔除多余的值或选择与索引匹配的子集值来使其长度相匹配。

示例代码如下（使用Python pandas库）：

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
print("原始数据帧：")
print(df)

# 定义新列的数据
new_column = [6, 7, 8, 9, 10]

# 方法一：扩展数据使其与索引的长度匹配
if len(new_column) < len(df.index):
    new_column += [None] * (len(df.index) - len(new_column))
elif len(new_column) > len(df.index):
    new_column = new_column[:len(df.index)]

# 方法二：添加默认值或缺失值
# new_column += [0] * (len(df.index) - len(new_column))
# 或使用 pandas 的缺失值
# new_column += [pd.NaT] * (len(df.index) - len(new_column))

# 插入新列
df['C'] = new_column

print("\n插入新列后的数据帧：")
print(df)

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