这就是Pandas的索引。在Pandas中有两种（相关的）方法来分配列。你可以一个元素接一个元素地对齐行的长度，或者你可以对齐索引标签。考虑下面的数据框。

pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [7, 8, 9]}).set_index('A')

你可以通过分配一个列表来添加一列，但是只有当你有相同的长度时，这才有效。这似乎是你现在遇到的问题。

>>> df['C'] = [4, 5, 6]
   B  C
A      
1  7  4
2  8  5
3  9  6

>>> df['C'] = [4, 5, 6, 7]
ValueError: Length of values (4) does not match length of index (3)

或者你也可以通过对齐索引来实现，这将只分配那些索引匹配的元素。看看临时数据框是如何不拉过索引为4和5的元素的：

>>> df['C'] = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'D': [4, 5, 6, 7, 8]}).set_index('A')
   B  C
A      
1  7  4
2  8  5
3  9  6

在您的示例中，您尝试基于第一种方法赋值，如果长度不同，则该方法将失败。
您希望按日期对齐，这将要求您将df1中的索引设置为列A。要按索引对齐，您还必须在两个数据框中具有 * 相同 * 的索引类型。然后，您可以直接附加groupby创建的索引中的相应值。因此：

df1.set_index('A', inplace=True)
df1['D'] = df2.groupby('D')['E'].sum()

使用map对齐A上groupby操作的输出：

df1['D'] = df1['A'].map(df2.groupby(['D'])['E'].sum())

输出：

A    B    C     D
0  2023-10-31  foo  bar  82.0
1  2023-11-30  foo  bar   NaN
2  2023-12-31  foo  bar   NaN

如果输出的是DataFrame，则可以合并：

out = df1.merge(df2.groupby(['D']).agg({'E': 'sum'}), left_on='A', right_index=True, how='left')

输出：

A    B    C     E
0  2023-10-31  foo  bar  82.0
1  2023-11-30  foo  bar   NaN
2  2023-12-31  foo  bar   NaN