Python 使用Pandas添加组件（如果不存在）

我正在使用Pandas with PsychoPy在数据帧中对结果进行重新排序。问题是，数据帧将根据参与者的性能而变化。但是，我希望有一个公共数据框，其中不存在的列被创建为空。然后，列必须在输出文件中按特定顺序排列

假设我有一个来自参与者的数据帧，其中包含以下列：

x = ["Error_1", "Error_2", "Error_3"]

我希望最终的数据帧如下所示：

x = x[["Error_1", "Error_2", "Error_3", "Error_4"]]

其中

“Error_4”

被创建为空列

我试着用这样的方法（根据另一个问题改编）：

原则上，这应该是可行的，但是我还有差不多70个专栏要做这件事，而且对每一个专栏都这样做似乎并不实际

你有什么建议吗

我还尝试创建一个包含所有可能列的新数据框，例如：

y = ["Error_1", "Error_2", "Error_3", "Error_4"]

但是，我仍然不清楚如何合并数据帧

x

和

y

跳过具有相同标题的列

使用：

---

谢谢你的回复，我按照你的建议做了修改。我把它贴在这里，因为它可能对其他人有用

首先，我创建一个数据帧

y

，因为我希望我的输出看起来像：

y = ["Error_1", "Error_2", "Error_3", "Error_4", "Error_5", "Error_6"]

然后，我获取实际输出文件

df

，并将其修改为

df2

，将

y

的所有列以完全相同的顺序添加到该文件中

df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist() 
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')

在这种情况下，在

df2

中不存在但在

y

中存在的所有列都将添加到

df2

然而，让我们假设在

df2

中有一列

“Error_7”

在

y

中不存在。为了跟踪这些列，我正在应用

merge

并创建一个新的数据帧

df3

：

df3 = pd.merge(df2,df)
df3.to_csv(filename+'UPDATED.csv')

缺少的列将添加到数据帧的末尾

如果您认为此过程可能有缺点，或者有其他方法，请告诉我：）

x=x.reindex（[*x.columns].append（“Error_4”）、axis=1、fill_value=''）

df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist() 
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')

df3 = pd.merge(df2,df)
df3.to_csv(filename+'UPDATED.csv')