Python 匹配数据帧结构

我有两个数据帧，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

及

我希望df2具有与原始df相同的列和列顺序

因此，结果如下所示：

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

---

我知道我可以在本例中手动分配一个名为“var3”的新列，并将其值设置为NaN，但我正在寻找一种通用解决方案，在这种解决方案中，需要对具有多个列的多个数据帧执行此操作。

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

---

使用

align

df2,_=df2.align(df,axis=1)
df2
Out[190]: 
   var1  var2  var3
0     4     5   NaN
1     1     7   NaN
2     3     7   NaN

 for n in (set(df.columns) - set(df2.columns)):
    df2[str(n)] = np.NaN

df2,_=df2.align(df,axis=1)
df2
Out[190]: 
   var1  var2  var3
0     4     5   NaN
1     1     7   NaN
2     3     7   NaN