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。

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。

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

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

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 

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