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python - Pandas 匹配数据帧结构

问题描述

我有两个数据框，如下所示：

d = {'var1': [1, 2, 3, 4], 'var2': [5, 6, 7, 8], 'var3': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
    var1   var2  var3
0     1     5      9
1     2     6      10
2     3     7      11
3     4     8      12

和

d2 = {'var1': [4, 1, 3], 'var2': [5, 7, 7]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
df2
    var1   var2
0     1     5
1     2     7
2     3     7

我希望 df2 具有与原始 df 相同的列和列顺序

所以结果看起来像：

df2
    var1   var2  var3
0     1     5     NaN
1     2     7     NaN
2     3     7     NaN

我知道我可以在此示例中手动分配一个名为“var3”的新列并将其值设置为 NaN，但我正在寻找一个通用解决方案，该解决方案需要在具有许多列的许多数据帧上完成。

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

尝试使用reindex：

df2.reindex(df.columns, axis=1)

输出：

   var1  var2  var3
0     4     5   NaN
1     1     7   NaN
2     3     7   NaN

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