问题描述
我的问题摘要：
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我有很多 DataFrames，所有的列都有相同的 POOL（7 列，例如 COLUMN1:COLUMN7），但有时会丢失一个或多个列（即一个 DataFrame 可能有 COLUMN1:COLUMN3 + COLUMN6:COLUMN7 ，因此缺少第 4 和第 5 列）。
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每个 DataFrame 每次都有以不同顺序排列的列（即 df1 有它的顺序，df2 有另一个顺序，df3 另一个顺序等等......）。
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我想根据以下列表排列每个 DataFrame 中的列 用作基准的列（在本例中为列列表 从 1 到 7）。
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期望的结果是所有数据帧都具有相同的 基于此列表的列顺序，如果列缺少顺序 应该保留（即如果第 4 列和第 5 列缺失，则 列应为：COL1、COL2、COL3、COL6、COL7）。
更详细的描述：
我的代码中有几个 DataFrames，它们是通过清理一些数据集生成的。这些 DataFrame 中的每一个都有不同数量的列，并且按不同的顺序排列，但这些列仅限于以下列表：'id','title','type','category','secondary category','date','description'。因此，从此列表中，列最多可以是 7。示例：
DataFrame1 'id','description','secondary category'
DataFrame2 'id','date'
DataFrame3 'id','title'
期望的输出：
我想根据初始列表 'id','description' 对列进行排序，即使列数有所不同。
从上面的例子中，DataFrames 应该变成：
DataFrame1 'id','description'
DataFrame2 'id','description'
DataFrame3 'id','description'
有没有办法，例如循环，以这种方式排列列？
解决方法
您可以使用列表推导对列的顺序进行排序，并使用 reindex 设置正确的顺序：
desired_order = ['id','title','type','category','secondary category','date','description']
df = df.reindex([i for i in desired_order if i in df.columns],axis=1)