将 numpy 数组作为列添加到 Pandas 数据框中

我有一个形状 (X,Y) 的 Pandas 数据框对象，如下所示：

[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

和形状 (X,Z) 的 numpy 稀疏矩阵 (CSC)，看起来像这样

[[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0]]

如何将矩阵中的内容添加到新命名列中的数据框中，以便数据框最终如下所示：

[[1, 2, 3, [0, 1, 0]],
[4, 5, 6, [0, 0, 1]],
[7, 8, 9, [1, 0, 0]]]

请注意，数据框现在具有形状 (X, Y+1)，并且矩阵中的行是数据框中的元素。

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.sparse as sparse

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3))
arr = sparse.coo_matrix(([1,1,1], ([0,1,2], [1,2,0])), shape=(3,3))
df['newcol'] = arr.toarray().tolist()
print(df)

yields

   0  1  2     newcol
0  1  2  3  [0, 1, 0]
1  4  5  6  [0, 0, 1]
2  7  8  9  [1, 0, 0]