创建测试dataframe：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}, {'a':3, 'b':4}])
>>> df
 a b
0 1 2 
1 3 4 

添加两个空列

>>> df[['c','d']]=df.apply(lambda x:('',''),axis=1,result_type='expand')
>>> df
 a b c d
0 1 2 
1 3 4 

当然，一列一列添加也是可以的

>>> df['c'] = ''
>>> df['d'] = ''

但如果这样

>>> df[['c', 'd']] = ''
KeyError: "None of [Index(['c', 'd'], dtype='object')] are in the [columns]"

补充：pandas 插入空列_用pandas的DataFrame类型对CSV文件增加新列

问题描述：

1.有两个.csv文件，分别是df_val.csv和df_classes.scv。df_val.csv为2列36500行，df_classes.scv为3列365行。

2.两个csv文件的关系：其实是共365个文件夹，每个文件夹下有100个图片。df_val.csv为所有图片的路径，df_classes.scv为365个文件夹的名字和标签。

3.想要做什么：想要将df_classes.scv文件中的标签映射到df_val.csv文件中。(注：文件夹下的100个图片对应的都是那一个标签。)

实现代码：

代码说明：

1.我读第二个文件的时候和第一个代码不一样是因为，我第二个文件是以空格作为分隔符，第一个是逗号作为分隔符。所以要加上sep='\s'和engine='python'，又因为我第二个文件中含有中文，所以需要加上encoding='UTF-8'。

2.print是中间结果的测试。

3.注意DataFrame类型的索引表示是[列][行]。

4.因为每100个对应另外一个文件夹中的一个，所以要用循环复制100次。可以参考下面这个例子：

5.扩展一个其他例子：

6.解决问题的思路就是，先用list做好需要添加的列，然后用insert加进去。还没有发现可以添加指定多少行的方法。

总结：

1.直线走不通就曲线救国。

2.list真的简单好用。

3.搬砖使我快乐。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。