如果名称在列表中，则选择 Pandas 数据框的列，或创建默认值并删除其余部分

Question

我有一个要从 DataFrame 中获取的列名列表。

1. 如果在列表中，我们只想切片指定的列
2. 如果不在列表中，我们要生成一个占位符默认列 0
3. 如果 DataFrame 中有其他列名称，则它们无关紧要，应删除或以其他方式忽略。

添加单个Pandas列是显而易见的：Pandas: Add column if does not exist ，但我正在寻找一种有效且清晰的方法来添加多个列（如果它们不存在）。

d = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5,6], 'd': [7,8]}
df = pd.DataFrame(d) 
df
   a  b  c  d
0  1  3  5  7
1  2  4  6  8

requested_cols = ['a','b','x','y','z']

我试过类似的东西：

valid_cols = df.columns.values
missing_col_names = [col_name for col_name in requested_cols if col_name not in valid_cols]

df = df.reindex(list(df) + missing_col_names, axis=1).fillna(0)
df = df.loc[:,df.columns.isin(valid_cols)]
df = df.reindex(list(valid_cols))

但这只会给我留下功能名称的交集。

Answer 1

这是你需要的吗？

df.reindex(columns = requested_cols, fill_value=0)
Out[134]: 
   a  b  x  y  z
0  1  3  0  0  0
1  2  4  0  0  0