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])

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

我正在寻找一种添加numpy列的通用方法。nans到一个数据帧而不得到愚蠢的SettingWithCopyWarning。

从以下方面:

答案在这里 关于将变量作为关键字参数传递的问题 此方法用于生成一个numpy数组的NaNs

我想到了这个:

col = 'column_name'
df = df.assign(**{col:numpy.full(len(df), numpy.nan)})

以下是我所做的…但我对熊猫和Python都很陌生，所以不能保证。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5,6]], columns=list('AB'))

newCol = [3,5,7]
newName = 'C'

values = np.insert(df.values,df.shape[1],newCol,axis=1)
header = df.columns.values.tolist()
header.append(newName)

df = pd.DataFrame(values,columns=header)

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())

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)