@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'])

这也适用于多个列:

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

df1 = pd.DataFrame(columns=['C','D','E'])
df = df.join(df1, how="outer")

>>>df
    A   B   C   D   E
0   1   2   NaN NaN NaN
1   2   3   NaN NaN NaN
2   3   4   NaN NaN NaN

然后对列做任何你想做的事情 pd.Series.map pd.Series.fillna (), () 等。

@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'])

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)

我喜欢:

df['new'] = pd.Series(dtype='int')

# or use other dtypes like 'float', 'object', ...

如果您有一个空的数据框架，这个解决方案确保没有只包含NaN的新行被添加。

指定dtype并不是必须的，但是如果没有指定dtype，更新的Pandas版本会产生DeprecationWarning。

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