在Python中，使用Pandas库处理数据框（DataFrame）时，添加列的方法主要有以下几种：
1. 使用`concat`方法：
import pandas as pd创建一个数据框feature = pd.read_csv（'path_to_file', delimiter='\t', header=None, usecols=[0, 1]）feature.columns = ['a', 'b']print（feature.head（））添加一列新数据feature = pd.concat（[feature, pd.DataFrame（columns=['c']）]）print（feature.head（））
2. 使用`reindex`方法：
import pandas as pd创建一个数据框feature = pd.read_csv（'path_to_file', delimiter='\t', header=None, usecols=[0, 1]）feature.columns = ['a', 'b']print（feature.head（））在指定位置添加一列新数据feature = feature.reindex（columns=['a', 'b', 'c'], fill_value=None）print（feature.head（））
在上述代码中，`reindex`方法通过指定`columns`参数来添加新列，并且可以通过`fill_value`参数来指定新列中缺失数据的填充方式。
请根据你的具体需求选择合适的方法来添加列。
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