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。

下面的代码解决了“如何向现有数据框架中添加n个空列”的问题。为了将类似问题的解决方案保存在一个地方，我在这里添加了它。

方法1(创建64个附加列，列名从1到64)

m = list(range(1,65,1)) 
dd=pd.DataFrame(columns=m)
df.join(dd).replace(np.nan,'') #df is the dataframe that already exists

方法2(创建64个附加列，列名从1到64)

df.reindex(df.columns.tolist() + list(range(1,65,1)), axis=1).replace(np.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

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

@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'])