我寻找这样一个解决方案的原因只是在多个df之间添加空格，这些df已经使用pd按列连接。Concat函数，然后使用xlsxwriter写入excel。

df[' ']=df.apply(lambda _: '', axis=1)
df_2 = pd.concat([df,df1],axis=1)                #worked but only once. 
# Note: df & df1 have the same rows which is my index. 
#
df_2[' ']=df_2.apply(lambda _: '', axis=1)       #didn't work this time !!?     
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

然后将第二个lambda调用替换为

df_2['']=''                                 #which appears to add a blank column
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

我测试的输出是使用xlsxwriter到excel。 Jupyter空白列看起来和excel一样，虽然没有xlsx格式。 不知道为什么第二个Lambda调用没有工作。

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。

@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'])

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

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 

我寻找这样一个解决方案的原因只是在多个df之间添加空格，这些df已经使用pd按列连接。Concat函数，然后使用xlsxwriter写入excel。

df[' ']=df.apply(lambda _: '', axis=1)
df_2 = pd.concat([df,df1],axis=1)                #worked but only once. 
# Note: df & df1 have the same rows which is my index. 
#
df_2[' ']=df_2.apply(lambda _: '', axis=1)       #didn't work this time !!?     
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

然后将第二个lambda调用替换为

df_2['']=''                                 #which appears to add a blank column
df_4 = pd.concat([df_2,df_3],axis=1)

我测试的输出是使用xlsxwriter到excel。 Jupyter空白列看起来和excel一样，虽然没有xlsx格式。 不知道为什么第二个Lambda调用没有工作。