将较短长度的Numpy数组加入Pandas Dataframe

可以使用Pandas库中的concat函数。该函数可以将两个或多个数组按照指定的轴进行连接。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个较短长度的Numpy数组：numpy_array = np.array([1, 2, 3])
3. 创建一个Pandas Dataframe：dataframe = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
4. 使用concat函数将Numpy数组加入Dataframe：new_dataframe = pd.concat([dataframe, pd.DataFrame(numpy_array, columns=['C'])], axis=1)

在上述代码中，我们首先导入了Pandas库。然后，创建了一个较短长度的Numpy数组numpy_array和一个Pandas Dataframedataframe。最后，使用concat函数将Numpy数组加入Dataframe，并将结果保存在new_dataframe中。

这种方法的优势是可以方便地将Numpy数组与Dataframe进行连接，使得数据处理更加灵活和高效。它适用于需要将不同长度的数组进行合并的场景，例如在数据分析和机器学习中常见的特征工程过程中。

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