一个更简单的解决方案是:

df = df.reindex(columns = header_list)                

其中“header_list”是你想要显示的标题列表。

列表中包含的任何标题，如果在数据帧中没有找到，将在下面添加空白单元格。

因此,如果

header_list = ['a','b','c', 'd']

然后将c和d添加为带空白单元格的列

如果我理解正确，assignment应该填写:

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4
>>> df["C"] = ""
>>> df["D"] = np.nan
>>> df
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN

如果你有一个列列表，你想要为空，你可以使用赋值，然后理解字典，然后字典解包。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> nan_cols_name = ["C","D","whatever"]
>>> df.assign(**{col:np.nan for col in nan_cols_name})

   A  B   C   D  whatever
0  1  2 NaN NaN       NaN
1  2  3 NaN NaN       NaN
2  3  4 NaN NaN       NaN

如果希望不同列有不同的值，还可以在解包的字典中解包多个字典。

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
nan_cols_name = ["C","D","whatever"]
empty_string_cols_name = ["E","F","bad column with space"]
df.assign(**{
    **{col:np.nan for col in my_empy_columns_name}, 
    **{col:"" for col in empty_string_cols_name}
            }
         )

如果您想从列表中添加列名

df=pd.DataFrame()
a=['col1','col2','col3','col4']
for i in a:
    df[i]=np.nan

很抱歉我一开始没有解释清楚我的答案。还有另一种方法可以将新列添加到现有数据框架中。 第一步，创建一个新的空数据帧(包含数据帧中的所有列，加上您想添加的新列或少数列)，称为df_temp 第二步，结合df_temp和你的数据帧。

df_temp = pd.DataFrame(columns=(df_null.columns.tolist() + ['empty']))
df = pd.concat([df_temp, df])

这可能是最好的解决方案，但这是思考这个问题的另一种方式。

我使用这种方法的原因是因为我总是得到这样的警告:

: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df["empty1"], df["empty2"] = [np.nan, ""]

太好了，我找到了禁用警告的方法

pd.options.mode.chained_assignment = None 

我寻找这样一个解决方案的原因只是在多个df之间添加空格，这些df已经使用pd按列连接。Concat函数，然后使用xlsxwriter写入excel。

df[' ']=df.apply(lambda _: '', axis=1)
df_2 = pd.concat([df,df1],axis=1)                #worked but only once. 
# Note: df & df1 have the same rows which is my index. 
#
df_2[' ']=df_2.apply(lambda _: '', axis=1)       #didn't work this time !!?     
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

然后将第二个lambda调用替换为

df_2['']=''                                 #which appears to add a blank column
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

我测试的输出是使用xlsxwriter到excel。 Jupyter空白列看起来和excel一样，虽然没有xlsx格式。 不知道为什么第二个Lambda调用没有工作。