将两个Pandas序列附加到一个数据帧，并按循环列

我有一个数据帧和两个Pandas系列ac和cc，我想将这两个系列作为列附加一个循环。但问题是，我的数据框有一个时间指数系列为整数将两个Pandas序列附加到一个数据帧，并按循环列

A='a' 

cc = pd.Series(np.zeros(len(A)*20)) 
ac = pd.Series(np.random.randn(10)) 

index = pd.date_range(start=pd.datetime(2017, 1,1), end=pd.datetime(2017, 1, 2), freq='1h') 

df = pd.DataFrame(index=index)

我已经有一个回答我的问题，但没有环here

现在，我需要添加一个循环，但我得到了在按键的错误：

az = [cc, ac] 

for i in az: 
    df.join(
      pd.concat(
      [pd.Series(s.values, index[:len(s)]) for s in [i]], 
      axis=1, keys=[i] 
      ) 
     ) 

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), ,a.any() or a.all().

我keys = [i.all()]试过，我只是代替列名我有真假正确答案。

最终的结果应该是这样的：

     cc ac 
2017-01-01 00:00:00 1 0.247043 
2017-01-01 01:00:00 1 -0.324868 
2017-01-01 02:00:00 1 -0.004868 
2017-01-01 03:00:00 1 0.047043 
2017-01-01 04:00:00 1 -0.447043 
2017-01-01 05:00:00 NaN NaN 
...     ... ...

来源

2017-06-03 KinWolf

我无法确切地告诉你想要的结果是什么样子。你希望它和你的其他问题的结果完全一样吗？刚刚生成一个循环？ – piRSquared

就是这样。 – KinWolf

创建一个元组的列表，其中第一个元素是列名，第二个是该系列本身。

az = [('cc', cc), ('ac', ac)] 

for c, s in az: 
    df[c] = pd.Series(s.values, index[:len(s)]) 

         cc  ac 
2017-01-01 00:00:00 0.0 2.062265 
2017-01-01 01:00:00 0.0 -0.225066 
2017-01-01 02:00:00 0.0 -1.698330 
2017-01-01 03:00:00 0.0 -1.068081 
2017-01-01 04:00:00 0.0 0.142956 
2017-01-01 05:00:00 0.0 -1.244232 
2017-01-01 06:00:00 0.0 -1.072311 
2017-01-01 07:00:00 0.0 0.242069 
2017-01-01 08:00:00 0.0 0.120093 
2017-01-01 09:00:00 0.0 -0.335500 
2017-01-01 10:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 11:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 12:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 13:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 14:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 15:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 16:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 17:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 18:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 19:00:00 0.0  NaN 
2017-01-01 20:00:00 NaN  NaN 
2017-01-01 21:00:00 NaN  NaN 
2017-01-01 22:00:00 NaN  NaN 
2017-01-01 23:00:00 NaN  NaN 
2017-01-02 00:00:00 NaN  NaN

来源

2017-06-03 03:33:06 piRSquared

非常感谢@piRSquared。 – KinWolf

不客气@KinWolf – piRSquared

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