为dataframe添加多列，数组格式为ndarray

在处理数据时，使用pandas库创建的DataFrame对象是一个常用的数据结构，它可以方便地进行数据分析和处理。当你需要向DataFrame添加新的列时，可以使用数组（通常是numpy的ndarray类型）来作为新列的数据源。以下是使用Python和pandas库为DataFrame添加多列的步骤：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库和numpy库，因为我们将使用这两个库来创建数据和处理数据。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 假设你已经有一个DataFrame对象`df`，你可以使用`[]`操作符来添加新列。新列的数据将作为ndarray（一维或多维数组）传递给DataFrame。

# 假设df是已经存在的DataFrame
# 新列的名称为'new_column_1', 'new_column_2', ...，对应的ndarray数据为arr1, arr2, ...
df['new_column_1'] = arr1
df['new_column_2'] = arr2
# 以此类推，添加更多的列

3. 如果你有一个多维的ndarray，你可以将其拆分成多个一维数组，并将它们作为多个列添加到DataFrame中。

# 假设arr是一个多维的ndarray
arr = np.random.rand(10, 3)  # 生成一个10行3列的随机数数组

# 将多维数组拆分为三个一维数组，并添加为三个列
df['new_column_1'] = arr[:, 0]
df['new_column_2'] = arr[:, 1]
df['new_column_3'] = arr[:, 2]

请注意，当你添加新列时，确保数组的长度与DataFrame中现有的行数相匹配，否则会引发错误。