Python 根据列是否存在，使用条件逻辑创建新列

我有这样一个数据帧：

       df 
          
            A   B   C   D   E
            1   0   1   0   1
            1   1   1   1   0
            0   1   1   1   1
            0   0   1   1   1
            1   1   0   1   1
            1   0   1   1   1
            1   1   0   0   1
            1   0   1   0   0
            1   1   0   0   0
            1   0   0   0   0

所以我想从这些列中创建一个输出（如1），如果A和B都是1，或者如果任何C/D/E都是1，否则输出为零。但是，这不是问题，因为我使用了：

         df['Out'] = (df.A & df.B) | df.C | df.D |df.E

因此，结果是：

       df 


        A   B   C   D   E   Out
        1   0   1   0   1   1
        1   1   1   1   0   1
        0   1   1   1   1   1
        0   0   1   1   1   1
        1   1   0   1   1   1
        1   0   1   1   1   1
        1   1   0   0   1   1
        1   0   1   0   0   1
        1   1   0   0   0   1
        1   0   0   0   0   0

然而，问题是这个逻辑是好的，但是由于我从DB中提取数据，所以很多时候数据可能会丢失任何列（a、B、C、D或E）。逻辑是一样的

因此，如果存在A或B中的任何一个（假设1缺失-例如A），则：

如果A和B都缺失，则：

        df['Out'] = dfB.C | df.D |df.E

       df['Out'] = (df.B)| df.D |df.E

如果说（A&C缺失），则：

如果（A、C、D）缺失，则：

如果说（C，D，E缺失），那么

等等：

---

因此，我面临的问题是，如何以pythonic的方式编写此代码，而不是使用多个if语句等？任何帮助我都将不胜感激。谢谢

一个想法是添加测试前缺少的所有列：

df = df.reindex(['A','B','C','D','E'], axis=1, fill_value=0)

df['Out'] = (df.A & df.B) | df.C | df.D | df.E

      df['Out'] = (df.B) |df.E

       df['Out'] = (df.A & df.B) 

df = df.reindex(['A','B','C','D','E'], axis=1, fill_value=0)

df['Out'] = (df.A & df.B) | df.C | df.D | df.E