使用name和DataFrame：

df = pd.DataFrame({s.name: s.reset_index(drop=True) for s in [s1, s2]})

输出：

print(df)

     g1  g2
0  10.0  12
1  11.0  13
2   NaN  14

使用concat和Series.reset_index以及参数drop=True作为默认索引：

L = [s1, s2]

df = pd.concat([s.reset_index(drop=True) for s in L], axis=1)
print (df)
     g1  g2
0  10.0  12
1  11.0  13
2   NaN  14

定量环溶液：

L = [s1, s2]

for s in L:
    s1 = s.reset_index(drop=True)
    df = df.reindex(s1.index)
    df[s1.name] = s1
print (df)
     g1  g2
0  10.0  12
1  11.0  13
2   NaN  14

基于@Timeless的答案，如果你想更新原始的DataFrame，你可以用途：

l = [s1, s2]

tmp = pd.DataFrame({s.name: s.reset_index(drop=True) for s in l})

df[list(tmp)] = tmp

print(df)

或者，作为一行程序：

df[list(tmp)] = (tmp:=pd.DataFrame({s.name: s.reset_index(drop=True) for s in [s1, s2]}))

print(df)

输出：

g1  g2
0  10.0  12
1  11.0  13
2   NaN  14

以下是我找到的两个解决方案：
1.感谢@Timeless。第一个解决方案在循环中构建一个系列列表，然后在最后使用dict构建DataFrame。

series_list = []
    for i in col_names:
        series_list.append(series)
    df = pd.DataFrame({s.name: s.reset_index(drop=True) for s in series_list})

1.感谢jezrael，他使用了concat而不是merge，这是我最初尝试使用的。在这种情况下，我们从一个空的DataFrame开始，然后在每次迭代时添加一个新列。在添加之前，我们重置了系列的索引。使用concat而不是仅仅将系列分配给列的好处是：concat会根据需要自动放大DataFrame

df = pd.DataFrame()
    s = # get new column at each iteration
    for i in col_names:
        df = pd.concat([df,s.reset_index(drop=True).rename(i)],axis=1)