你可以这样做

df['column'] = None #This works. This will create a new column with None type
df.column = None #This will work only when the column is already present in the dataframe 

你可以这样做

df['column'] = None #This works. This will create a new column with None type
df.column = None #This will work only when the column is already present in the dataframe 

@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'])

从v0.16.0开始，可以使用DF.assign()将新列(单个/多个)分配给DF。这些列按字母顺序插入DF的末尾。

当你想直接对返回的数据帧执行一系列链式操作时，这比简单的赋值更有优势。

考虑@DSM演示的相同DF示例:

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
df
Out[18]:
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

df.assign(C="",D=np.nan)
Out[21]:
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN

请注意，这将返回一个副本，其中包含所有以前的列以及新创建的列。为了对原始DF进行相应的修改，可以这样使用:DF = DF .assign(…)，因为它目前不支持就地操作。

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,'')

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)