首先创建一个包含相关数据的python的list_of_e。 用这个: Df ['e'] = list_of_e

让我补充一下，就像hum3一样，.loc没有解决SettingWithCopyWarning，我不得不求助于df.insert()。在我的例子中，假阳性是由“假”链索引dict['a']['e']生成的，其中'e'是新列，dict['a']是来自字典的数据框架。

还请注意，如果您知道自己在做什么，您可以使用切换警告 pd.options.mode。chained_assignment =无 然后用这里给出的另一个解。

如果你要添加的列是一个序列变量，那么只需:

df["new_columns_name"]=series_variable_name #this will do it for you

即使要替换现有列，这种方法也很有效。只需输入与要替换的列相同的new_columns_name。它只会用新的系列数据覆盖现有的列数据。

这是添加新列的简单方法:df['e'] = e

你可以像这样通过for循环插入新列:

for label,row in your_dframe.iterrows():
      your_dframe.loc[label,"new_column_length"]=len(row["any_of_column_in_your_dframe"])

示例代码如下:

import pandas as pd

data = {
  "any_of_column_in_your_dframe" : ["ersingulbahar","yagiz","TS"],
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

#load data into a DataFrame object:
your_dframe = pd.DataFrame(data)


for label,row in your_dframe.iterrows():
      your_dframe.loc[label,"new_column_length"]=len(row["any_of_column_in_your_dframe"])
      
      
print(your_dframe) 

输出如下:

你也可以这样用:

your_dframe["new_column_length"]=your_dframe["any_of_column_in_your_dframe"].apply(len)

创建一个空列

df['i'] = None