python2.7中pandas有时无法新增一列的处理办法

python2.7中，用pandas处理数据时，经常要给dataframe新增一列，最简单的办法就是：

df['newcol']=1000

这样的方法是简单，但是dataframe中新增的一列全是同样的值，如果要把一个序列直接增加到原来的dataframe中呢，就不好弄了。

例如:

df['newcol']=pd.Serials(a)

这时，你会发现新增的列的值全是Nan,和原来的a序列中的值一点关系没有。

怎么办？

经过多次测试，发现只需要添加一个list函数即可：

最终形式：

df['newcol']=list(pd.Serials(a))

甚至你可以直接进行序列计算操作，也就是说，a序列可以直接对b序列进行加减乘除操作。

例如a=[1,2,3] ,b=[2,4,6]

df['newcol']=list(pd.Serials(a)+pd.Serials(b))

最终结果：

df['newcol']=[3,6,9]

具体是在python 2.7.13中测试可用的。