使用Drop时，pandas中的非相关DF中缺少相同的列

当使用Drop函数时，pandas中的非相关DataFrame中缺少相同的列，这意味着在删除行或列时，某些DataFrame中可能会出现缺失的列。

在pandas中，Drop函数用于删除DataFrame中的行或列。它可以通过指定标签或索引来删除行或列。当删除列时，如果指定的列在某个DataFrame中不存在，就会出现缺失的列。

为了解决这个问题，可以使用pandas的reindex函数来重新索引DataFrame，以确保所有DataFrame具有相同的列。reindex函数可以根据指定的索引值重新排序DataFrame的行和列，并添加缺失的列。

下面是一个示例代码，演示如何使用reindex函数解决这个问题：

import pandas as pd

# 创建两个非相关的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 获取两个DataFrame的列名
columns = set(df1.columns).union(set(df2.columns))

# 使用reindex函数重新索引DataFrame
df1 = df1.reindex(columns=columns)
df2 = df2.reindex(columns=columns)

# 打印结果
print(df1)
print(df2)

这段代码首先创建了两个非相关的DataFrame，其中df1包含列'A'和'B'，df2包含列'C'和'D'。然后，通过获取两个DataFrame的列名，并取并集，得到了所有列的集合。接下来，使用reindex函数分别对df1和df2进行重新索引，以确保它们具有相同的列。最后，打印结果，可以看到两个DataFrame中都包含了相同的列。

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