Python Pandas：选择数据并忽略KeyErrors

Question

注意：我的问题不是this one，而是一些更微妙的问题。

假设我有一个看起来像这样的数据框

df = 
    A     B    C
0   3     3    1
1   2     1    9

df[["A", "B", "D"]]会提出KeyError。

是否有python pandas方式让df[["A", "B", "D"]] == df[["A", "B"]]？ （即：只选择存在的列。）

一种解决方案可能是

good_columns = list(set(df.columns).intersection(["A", "B", "D"]))
mydf = df[good_columns]

但这有两个问题：

• 它很笨重而且不够优雅。
• mydf.columns的排序可以是["A", "B"]或["B", "A"]。

Answer 1

您可以使用filter，这会忽略任何额外的密钥：

df.filter(["A","B","D"])
    A     B  
0   3     3   
1   2     1   

Answer 2

您可以使用条件列表理解：

target_cols = ['A', 'B', 'D']
>>> df[[c for c in target_cols if c in df]]
   A  B
0  3  3
1  2  1