在分配新列之前，如果已经索引了数据，则需要对索引进行排序。至少在我的情况下，我必须:

data.set_index(['index_column'], inplace=True)
"if index is unsorted, assignment of a new column will fail"        
data.sort_index(inplace = True)
data.loc['index_value1', 'column_y'] = np.random.randn(data.loc['index_value1', 'column_x'].shape[0])

如果你想将整个新列设置为一个初始值(例如None)，你可以这样做:df1['e'] = None

这实际上会给单元格分配object类型。因此，稍后您可以自由地将复杂的数据类型(如列表)放入单个单元格中。

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())

这是向pandas数据框架添加新列的特殊情况。在这里，我基于数据框架的现有列数据添加了一个新特性/列。

因此，让我们的dataFrame有列'feature_1'， 'feature_2'， 'probability_score'，我们必须根据'probability_score'列中的数据添加一个new_column 'predicted_class'。

我将使用来自python的map()函数，并定义一个我自己的函数，该函数将实现如何给dataFrame中的每一行一个特定的class_label的逻辑。

data = pd.read_csv('data.csv')

def myFunction(x):
   //implement your logic here

   if so and so:
        return a
   return b

variable_1 = data['probability_score']
predicted_class = variable_1.map(myFunction)

data['predicted_class'] = predicted_class

// check dataFrame, new column is included based on an existing column data for each row
data.head()

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)

import pandas as pd

# Define a dictionary containing data
data = {'a': [0,0,0.671399,0.446172,0,0.614758],
    'b': [0,0,0.101208,-0.243316,0,0.075793],
    'c': [0,0,-0.181532,0.051767,0,-0.451460],
    'd': [0,0,0.241273,1.577318,0,-0.012493]}

# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Declare a list that is to be converted into a column
col_e = [-0.335485,-1.166658,-0.385571,0,0,0]


df['e'] = col_e

# add column 'e'
df['e'] = col_e

# Observe the result
df