将其存储在某个列中是不合乎逻辑的...因为它是整个表的摘要...不特定于任何行。

df = pd.read_csv(f,header=0,usecols=["t","f"])
how_many_times= len(   df[df['f'] > 50.025]   )

# you may store it in some unique column but it still doesnt make sense

df['newcol']=how_many_times

要根据特定过滤器输出列中的出现次数，并将其添加到另一列的每一行，只需执行以下操作：
df['cnt'] = df[df['f'] > 50.025]['f'].count()
如果您需要使用该计数来执行计算，最好将其存储在变量中，然后在使用所述变量时执行计算，而不是将其存储在 Dataframe 中的整个列中。
此外，我可以从您对问题的评论中看到，您还希望在输出到CSV时删除索引，因此您需要将index=False添加到df.to_csv()调用中。
您的代码应类似于以下内容：

import pandas as pd   
import numpy as np       
import glob   
import os  
all_files = glob.glob("C:/Users/Gamer/Documents/Colbun/Saturn/*.csv")   

file_list = []   
for i,f in enumerate(all_files):   
    df = pd.read_csv(f,header=0,usecols=["t","f"])
    df['cnt'] = df[df['f'] > 50.025]['f'].count()
    df.to_csv(f'C:/Users/Gamer/Documents/Colbun/Saturn2/{os.path.basename(f).split(".")[0]}_ext.csv', index=False)