将一个Numpy和一个DataFrame水平拼接在一起并命名

要将一个Numpy数组和一个DataFrame水平拼接在一起，您可以先将Numpy数组转换为DataFrame，然后使用concat()函数进行拼接。以下是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 创建一个示例Numpy数组
np_array = np.array([['E0', 'F0', 'G0', 'H0'],
                     ['E1', 'F1', 'G1', 'H1'],
                     ['E2', 'F2', 'G2', 'H2'],
                     ['E3', 'F3', 'G3', 'H3']])

# 将Numpy数组转换为DataFrame，并设置列名
np_df = pd.DataFrame(np_array, columns=['E', 'F', 'G', 'H'])

# 使用concat()函数水平拼接DataFrame和Numpy转换后的DataFrame
result = pd.concat([df, np_df], axis=1)

print(result)

运行上述代码后，预期的输出结果如下：

    A   B   C   D   E   F   G   H
0  A0  B0  C0  D0  E0  F0  G0  H0
1  A1  B1  C1  D1  E1  F1  G1  H1
2  A2  B2  C2  D2  E2  F2  G2  H2
3  A3  B3  C3  D3  E3  F3  G3  H3

请注意，这里假设Numpy数组和DataFrame具有相同数量的行。在实际使用中，您可能需要确保它们在行方向上具有相同的索引。