答案：添加新列主要有三种方法：直接赋值、insert() 和 assign()。直接赋值适用于简单场景，如 df['profit'] = df['sales'] - df['cost']；insert() 可在指定位置插入列，但一次仅支持一列；assign() 能链式添加多列并返回新 DataFrame，不修改原数据。复杂计算可用 apply() 配合 axis=1 按行处理。注意数据类型一致性，可用 astype() 转换，大数据时优先选用 NumPy 向量化操作提升性能。
给 Pandas DataFrame 添加新列，核心在于灵活运用 Pandas 提供的各种方法，目标是高效且清晰地完成数据操作。
直接说方法，主要有三种：直接赋值、
insert()函数和
assign()函数。
直接赋值是最简单粗暴的方式，适用于快速添加基于已知值的列。
insert()函数可以在指定位置插入新列，更灵活。
assign()函数则可以一次性添加多个新列，并返回一个新的 DataFrame，不会修改原始数据。
如何根据现有列计算生成新列？
这是个很常见的需求，比如你想根据销售额和成本计算利润。
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直接赋值配合
apply()函数就能搞定。假设你的 DataFrame 叫
df，有
sales和
cost两列，你可以这样：
import pandas as pd
# 示例数据
data = {'sales': [100, 150, 200], 'cost': [50, 75, 100]}
df = pd.DataFrame(data)
df['profit'] = df['sales'] - df['cost']
print(df)如果计算逻辑更复杂，比如需要用到多列，或者需要应用一个自定义函数，
apply()就派上大用场了。
def calculate_profit_margin(row):
return (row['sales'] - row['cost']) / row['sales']
df['profit_margin'] = df.apply(calculate_profit_margin, axis=1)
print(df)axis=1表示按行应用函数。
insert()
函数有什么优势和劣势？
insert()的优势在于可以精确控制新列插入的位置。如果你对列的顺序有要求，这个函数就很有用。
df.insert(1, 'category', ['A', 'B', 'A']) # 在索引 1 的位置插入 'category' 列 print(df)
第一个参数是插入位置的索引，第二个参数是列名，第三个参数是列的值。
但
insert()的劣势也很明显：一次只能插入一列。如果需要添加多列，就需要多次调用
insert()，代码会比较冗长。而且，如果插入位置的索引错误，可能会导致意想不到的错误。
assign()
函数如何一次性添加多列？
assign()函数是 Pandas 官方推荐的方式，它允许你一次性添加多个新列，而且不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。
df_new = df.assign(
tax = df['sales'] * 0.1,
discount = df['cost'] * 0.05
)
print(df_new)
print(df) # 原始 DataFrame df 不会被修改assign()函数的参数是键值对，键是新列的列名，值可以是常量、Series 或基于现有列的计算。
使用
assign()的好处是代码更简洁，可读性更高，而且可以链式调用其他 DataFrame 方法。
如何处理添加新列时遇到的数据类型问题？
有时候，你可能会遇到数据类型不匹配的问题，比如尝试将字符串插入到数值列中。Pandas 会自动进行类型转换，但有时候会出错。
为了避免这些问题，最好在添加新列之前，确保数据类型一致。可以使用
astype()函数进行类型转换。
df['sales'] = df['sales'].astype(float) # 确保 'sales' 列是浮点数类型
另外，如果新列的值是从外部数据源读取的，比如 CSV 文件或数据库，也要注意数据类型的匹配。
如何避免添加新列时出现性能问题？
如果 DataFrame 非常大，添加新列可能会很慢。这时，可以考虑使用 NumPy 进行向量化操作，或者使用
Dask等并行计算库。
例如，使用 NumPy 可以避免循环，提高计算效率：
import numpy as np df['profit_np'] = np.subtract(df['sales'], df['cost']) # 使用 NumPy 向量化操作 print(df)
总的来说，给 Pandas DataFrame 添加新列有很多种方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和数据规模。直接赋值简单粗暴，
insert()灵活，
assign()简洁高效。记住，数据类型和性能是需要注意的关键点。
