如何用不同的数组大小格式化Pandas DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含5个元素的一维数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组转换为指定形状（5行1列）
reshaped_data = data.reshape(5, 1)

# 创建DataFrame，并设置列名
df = pd.DataFrame(reshaped_data, columns=['Column1'])

print(df)

   Column1
0        1
1        2
2        3
3        4
4        5

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含3个元素的一维数组
data = np.array([1, 2, 3])

# 创建一个包含2行2列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [4, 5], 'Column2': [6, 7]})

# 将数组添加为新列
df['New Column'] = data

print(df)

   Column1  Column2  New Column
0        4        6           1
1        5        7           2

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含2个元素的一维数组
data = np.array([1, 2])

# 创建一个包含2行2列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [3, 4], 'Column2': [5, 6]})

# 将数组添加为新行
df.loc[len(df)] = data

print(df)

   Column1  Column2
0        3        5
1        4        6
2        1        2