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您所做的是向df添加属性b：

In [70]:
df.b = 10*df.a 
df.b

Out[70]:
0     0
1    20
2    40
3    60
4    80
Name: a, dtype: int32

但我们看到没有增加新的一栏：

In [73]:    
df.columns

Out[73]:
Index(['a', 'c'], dtype='object')

这意味着，如果尝试使用KeyError，就会得到一个df['b']，为了避免这种模糊性，在赋值时应该始终使用方括号。

例如，如果您有一个名为index、sum或max的列，那么执行df.index将返回索引，而不是索引列，同样，df.sum和df.max会破坏这些df方法。

我强烈建议您始终使用方括号，这样可以避免任何歧义，而且最新的ipython能够使用方括号解析列名。将dataframe看作是系列的一个片段也很有用，在这个系列中使用方括号来分配和返回列是有意义的

总是使用方括号来分配列

点表示法是访问dataframe中的列的一种方便。如果它们与现有属性相冲突(例如，如果您有一个名为‘max’的列，则需要使用方括号来访问该列，例如df['max']。当列名包含空格(例如df['max value'] )时，还需要使用方括号。

DataFrame只是一个具有通常属性和方法的对象。如果使用点表示法进行赋值，则正在为dataframe对象创建属性或方法。因此，df.val = 2将为df分配一个值为2的属性val。这与df['val'] = 2非常不同，后者在dataframe中创建了一个新列，并为该列中的每个元素分配了两个的值。

为了安全起见，使用方括号符号将始终提供正确的结果。

顺便说一句，您的columns=list('ac'))什么也不做，因为您只是在创建一个名为columns的变量，它从未被使用过。您可能是指df.columns = list('ac')，但是您已经在创建dataframe时分配了这些数据，所以我不确定这一行代码的目的是什么。请记住，字典是无序的，因此pd.DataFrame({'a': [...], 'b': [...]})可能会返回列为'b‘、'a’的数据。如果是这样的话，那么分配列名可能会混淆列标题。

这个问题与python中如何处理属性有关。python中没有为类设置新属性的限制，例如，您可以执行以下操作

df.myspecialstuff = ["dog", "cat", 5]

所以当你做任务的时候

df.b = 10*df.a

是否要添加属性或新列，并设置属性，这是不明确的。要真正了解这其中发生了什么，最简单的方法是使用pdb并逐步完成代码。

import pdb
x = df.a
pdb.run("df.a1 = x")

这将进入__setattr__()，而pdb.run("df['a2'] = x")将进入__setitem__()