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。

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

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。

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 

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)