直接通过NumPy这样做将是最有效的:

df1['e'] = np.random.randn(sLength)

注意我最初(非常老)的建议是使用map(这要慢得多):

df1['e'] = df1['a'].map(lambda x: np.random.random())

要在数据帧的给定位置(0 <= loc <=列的数量)插入一个新列，只需使用datafframe .insert:

DataFrame.insert(loc, column, value)

因此，如果你想在一个名为df的数据帧的末尾添加列e，你可以使用:

e = [-0.335485, -1.166658, -0.385571]    
DataFrame.insert(loc=len(df.columns), column='e', value=e)

value可以是一个Series，一个整数(在这种情况下，所有单元格都被这个值填充)，或者一个类似数组的结构

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.insert.html

当您将Series对象作为新列添加到现有DF时，您需要确保它们都具有相同的索引。 然后添加到DF中

e_series = pd.Series([-0.335485, -1.166658,-0.385571])
print(e_series)
e_series.index = d_f.index
d_f['e'] = e_series
d_f

编辑2017

正如@Alexander在评论中所指出的，目前将Series的值添加为DataFrame的新列的最好方法是使用assign:

df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

编辑2015 有些人报告说用这段代码得到了SettingWithCopyWarning。 但是，该代码仍然可以在当前的pandas版本0.16.1中完美运行。

>>> sLength = len(df1['a'])
>>> df1
          a         b         c         d
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948

>>> df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131

>>> pd.version.short_version
'0.16.1'

SettingWithCopyWarning的目的是通知数据帧副本上可能存在的无效赋值。它不一定会说你做错了(它可能会触发假阳性)，但从0.13.0开始，它会让你知道有更多适合相同目的的方法。然后，如果您得到警告，只需遵循它的建议:尝试使用.loc[row_index,col_indexer] = value代替

>>> df1.loc[:,'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e         f
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167 -0.050927
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131  0.006109
>>> 

事实上，这是目前熊猫文档中描述的更有效的方法

最初的回答:

使用原始的df1索引创建系列:

df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

x=pd.DataFrame([1,2,3,4,5])

y=pd.DataFrame([5,4,3,2,1])

z=pd.concat([x,y],axis=1)

如果你只需要创建一个新的空列，那么最短的解决方案是:

df.loc[:, 'e'] = pd.Series()