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

@emunsing的回答非常酷，可以添加多列，但我在python 2.7中无法让它为我工作。相反，我发现这个方法很有效:

mydf = mydf.reindex(columns = np.append( mydf.columns.values, ['newcol1','newcol2'])

为了补充DSM的答案，并在这个相关问题的基础上，我将这种方法分为两种情况:

添加单列:只需为新列分配空值，例如df['C'] = np.nan 添加多个列:我建议使用pandas的.reindex(columns=[…])方法将新列添加到数据帧的列索引中。这也适用于使用.reindex(rows=[…])添加多个新行。注意，更新版本的Pandas (v>0.20)允许您指定axis关键字，而不是显式地分配给列或行。

下面是一个添加多列的例子:

mydf = mydf.reindex(columns = mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'])

or

mydf = mydf.reindex(mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'], axis=1)  # version > 0.20.0

你也可以总是连接一个新的(空的)数据框架到现有的数据框架，但这对我来说不像python式的:)

df["C"] = ""
df["D"] = np.nan

赋值会给你这个警告SettingWithCopyWarning:

一个值正试图从数据帧(DataFrame)中设置一个片的副本。试一试 使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value代替

所以最好使用insert:

df.insert(index, column-name, column-value)

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 

可以用df。插入(index_to_insert_at, column_header, init_value)在特定索引处插入新列。

cost_tbl.insert(1, "col_name", "") 

上面的语句将在第一列之后插入一个空列。