使用列表理解，pd。DataFrame和pd.concat

pd.concat(
    [
        df,
        pd.DataFrame(
            [[np.nan, 'dogs', 3] for _ in range(df.shape[0])],
            df.index, ['column_new_1', 'column_new_2','column_new_3']
        )
    ], axis=1)

使用列表理解，pd。DataFrame和pd.concat

pd.concat(
    [
        df,
        pd.DataFrame(
            [[np.nan, 'dogs', 3] for _ in range(df.shape[0])],
            df.index, ['column_new_1', 'column_new_2','column_new_3']
        )
    ], axis=1)

我希望您的语法也能正常工作。问题出现了，因为当您使用列列表语法(df[[new1, new2]] =…)创建新列时，pandas要求右侧是一个DataFrame(注意，DataFrame的列是否与您正在创建的列具有相同的名称实际上并不重要)。

您的语法可以很好地为现有列分配标量值，pandas也很乐意使用单列语法(df[new1] =…)为新列分配标量值。因此，解决方案是将其转换为几个单列分配，或者为右侧创建一个合适的DataFrame。

以下是几种可行的方法:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'col_1': [0, 1, 2, 3],
    'col_2': [4, 5, 6, 7]
})

然后是以下其中之一:

1)三合一作业，使用列表解压:

df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = [np.nan, 'dogs', 3]

2) DataFrame方便地展开单行来匹配索引，所以你可以这样做:

df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index)

3)用新列创建临时数据帧，然后与原始数据帧合并:

df = pd.concat(
    [
        df,
        pd.DataFrame(
            [[np.nan, 'dogs', 3]], 
            index=df.index, 
            columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
        )
    ], axis=1
)

4)类似于前面，但使用join代替concat(可能效率较低):

df = df.join(pd.DataFrame(
    [[np.nan, 'dogs', 3]], 
    index=df.index, 
    columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
))

5)使用字典是一种比前两种更“自然”的方式来创建新的数据帧，但新列将按字母顺序排序(至少在Python 3.6或3.7之前):

df = df.join(pd.DataFrame(
    {
        'column_new_1': np.nan,
        'column_new_2': 'dogs',
        'column_new_3': 3
    }, index=df.index
))

6)使用.assign()和多个列参数。

我非常喜欢@ 0的答案的这个变体，但像前一个一样，新列将始终按照字母顺序排序，至少在早期版本的Python中是这样的:

df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)

7)这很有趣(基于https://stackoverflow.com/a/44951376/3830997)，但我不知道什么时候值得这么麻烦:

new_cols = ['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
new_vals = [np.nan, 'dogs', 3]
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + new_cols)   # add empty cols
df[new_cols] = new_vals  # multi-column assignment works for existing cols

8)最后，你很难完成三个独立的任务:

df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3

注意:许多这些选项已经在其他答案中涵盖:添加多个列到DataFrame，并将它们设置为等于现有的列，是否可以一次添加几个列到pandas DataFrame?，在pandas数据框架中添加多个空列

你可以使用元组解包:

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

df['col3'], df['col4'] = 'a', 10

结果:

   col1  col2 col3  col4
0     1     3    a    10
1     2     4    a    10

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
 'col_1': [0, 1, 2, 3], 
 'col_2': [4, 5, 6, 7]
 })
df['col_3'],  df['col_4'] =  [df.col_1]*2

>> df
col_1   col_2   col_3   col_4
0      4       0       0
1      5       1       1
2      6       2       2
3      7       3       3

如果用相同的值添加很多缺失的列(a, b, c，....)，这里是0，我这样做:

    new_cols = ["a", "b", "c" ] 
    df[new_cols] = pd.DataFrame([[0] * len(new_cols)], index=df.index)

这是基于公认答案的第二种变体。