在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据表格，当我们需要向数据表格中添加一列元素时，可以使用以下方法：

1、我们需要导入pandas库，如果你还没有安装这个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2、接下来，我们创建一个数据表格，这里我们使用pandas的DataFrame对象来创建一个数据表格：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

3、现在，我们向这个数据表格中添加一列元素，假设我们要添加一个名为’C’的新列，其值为[7, 8, 9]，可以使用以下代码：

new_column = [7, 8, 9]
df['C'] = new_column
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

4、你还可以一次性添加多列元素，我们要添加两个新列’D’和’E’，其值分别为[10, 11, 12]和[13, 14, 15]，可以使用以下代码：

new_columns = {'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]}
df = df.assign(**new_columns)
print(df)

输出结果：

   A  B  C  D  E
0  1  4  7  10 13
1  2  5  8  11 14
2  3  6  9  12 15

5、如果数据表格中的某一列已经存在，我们可以使用inplace=True参数来覆盖原有列的值，我们要将列’B’的值替换为[16, 17, 18]，可以使用以下代码：

new_values = [16, 17, 18]
df['B'].replace(df['B'], new_values, inplace=True)
print(df)

输出结果：

   A    B    C    D    E
0  1   16   7.0   NaN   NaN
1  2   17   8.0   NaN   NaN
2  3   18   9.0   NaN   NaN

注意：这里的新值被替换成了浮点数类型（float），因为原始数据表格中的’B’列是整数类型（int），如果需要保持原有数据类型，可以在创建新列时指定数据类型，df['C'] = new_column.astype(int)。