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

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)

最简单的方法:

data['new_col'] = list_of_values

data.loc[ : , 'new_col'] = list_of_values

这样在pandas对象中设置新值时就避免了所谓的链式索引。点击这里进一步阅读。

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)

但有一点需要注意，如果你这样做了

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

这实际上是df1.index上的左连接。因此，如果您希望具有外部连接效果，我的解决方案可能并不完美，即创建一个包含所有数据的索引值的数据框架，然后使用上面的代码。例如,

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

如果我们想给df中一个新列的所有行赋一个标量值，例如:10:

df = df.assign(new_col=lambda x:10)  # x is each row passed in to the lambda func

Df现在在所有行中都有值为10的新列'new_col'。