如果您将列表转换为系列，则将可以使用：
datasetTest.loc[:,'predict_close'] = pd.Series(test_pred_list)
例：
In[121]:
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(3)})
df
Out[121]:
a
0 0
1 1
2 2
In[122]:
df.loc[:,'b'] = pd.Series(['a','b'])
df
Out[122]:
a b
0 0 a
1 1 b
2 2 NaN
文档将其称为带有放大的设置，该设置涉及添加或扩展，但是在长度小于预先存在的索引的情况下也可以使用。
处理索引不是始于0或实际上不是int的地方：
In[126]:
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(3)}, index=np.arange(3,6))
df
Out[126]:
a
3 0
4 1
5 2
In[127]:
s = pd.Series(['a','b'])
s.index = df.index[:len(s)]
s
Out[127]:
3 a
4 b
dtype: object
In[128]:
df.loc[:,'b'] = s
df
Out[128]:
a b
3 0 a
4 1 b
5 2 NaN
NaN如果需要，您可以选择替换fillna
602392714
清零编程群