鬼ハマりしたので投下．
追加するSeriesのIndexが0からのとき
>>> s1 = pd.Series(data=[10,20,30])
>>> s1
0 10
1 20
2 30
dtype: int64
>>> s2 = pd.Series(data=[100,200,300])
>>> s2
0 100
1 200
2 300
dtype: int64
という2つのSeriesをDataFrameの列（column）として追加する．
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df[1]=s1
>>> df[2]=s2
>>> df
1 2
0 10 100
1 20 200
2 30 300
これは簡単．
追加するSeriesのIndexが異なるとき
>>> s1 = pd.Series(data=[10,20,30], index=[1,2,3])
>>> s1
1 10
2 20
3 30
dtype: int64
>>> s2 = pd.Series(data=[100,200,300], index=[2,3,4])
>>> s2
2 100
3 200
4 300
dtype: int64
s1とs2のindexは0からではなく，共通していないものがある．
このとき先ほどと同じようにDataFrameに追加すると
>>> df[1]=s1
>>> df[2]=s2
>>> df
1 2
0 NaN NaN
1 10.0 NaN
2 20.0 100.0
と個数固定で勝手に0から入っていってしまう．
元s1[3]が見たいと思って無理やりdfの中身を見ようとするとエラーになる．
>>> s1[3]
30
>>> df[1][3]
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.py", line 603, in __getitem__
result = self.index.get_value(self, key)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/indexes/base.py", line 2169, in get_value
tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
File "pandas/index.pyx", line 98, in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:3557)
File "pandas/index.pyx", line 106, in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:3240)
File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4279)
File "pandas/src/hashtable_class_helper.pxi", line 404, in pandas.hashtable.Int64HashTable.get_item (pandas/hashtable.c:8564)
File "pandas/src/hashtable_class_helper.pxi", line 410, in pandas.hashtable.Int64HashTable.get_item (pandas/hashtable.c:8508)
KeyError: 3
こういうときは，pandas.concatを使う．
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df = pd.concat([df, s1], axis=1)
>>> df
0
1 10
2 20
3 30
>>> df = pd.concat([df, s2], axis=1)
>>> df
0 0
1 10.0 NaN
2 20.0 100.0
3 30.0 200.0
4 NaN 300.0
引数にaxis=1を入れるとcolumn方向に追加される．また，ないところにはnumpy.nanが入る．
ただし，columnが0になる．
引数で指定できないっぽいので，まずSeriesを1次元のDataFrameにしてからconcatする．
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df = pd.concat([df, pd.DataFrame(s1, columns=[1])], axis=1)
>>> df = pd.concat([df, pd.DataFrame(s2, columns=[2])], axis=1)
>>> df
1 2
1 10.0 NaN
2 20.0 100.0
3 30.0 200.0
4 NaN 300