Python 如何选择列并为不存在的列生成Nan值？

我有一个包含目标列列表的列表：

cols = ["col1", "col2", "col4"]

然后我有几个不同列数的数据帧。我必须从

cols

中选择列。如果数据帧中不存在

cols

中的一列，则应生成NaN值

df1 =
col1  col3
1     x1
2     x2
3     x3

df2 =
col1  col2  col4
1     f1    car3
3     f2    car2
4     f5    car1

例如，

df2[cols]

工作正常，但

df1[cols]

显然失败了。我需要

df1

df1 =
col1  col2  col3
1     NaN   NaN
2     NaN   NaN
3     NaN   NaN

与列列表一起使用，如果未添加匹配的

NaN

s列：

df1 = df1.reindex(cols, axis=1)
print (df1)
   col1  col2  col4
0     1   NaN   NaN
1     2   NaN   NaN
2     3   NaN   NaN

因此，对于

df2

返回相同的列：

df2 = df2.reindex(cols, axis=1)
print (df2)
   col1 col2  col4
0     1   f1  car3
1     3   f2  car2
2     4   f5  car1

与列列表一起使用，如果未添加匹配的

NaN

s列：

df1 = df1.reindex(cols, axis=1)
print (df1)
   col1  col2  col4
0     1   NaN   NaN
1     2   NaN   NaN
2     3   NaN   NaN

因此，对于

df2

返回相同的列：

df2 = df2.reindex(cols, axis=1)
print (df2)
   col1 col2  col4
0     1   f1  car3
1     3   f2  car2
2     4   f5  car1

可能的重复可能的重复