python - 重新排序 Pandas 数据框中的公共(public)列而不是其他列

Question

我有两个包含数百列的数据框。
有些具有相同的名称，有些则没有。
我希望两个数据框以相同的顺序列出具有相同名称的列。
通常，如果这些是唯一的列，我会这样做:

df2 = df2.filter(df1.columns)

但是，由于存在具有不同名称的列，这将消除 df2 中所有 df1 中不存在的列。
如何以相同的顺序对所有常见列进行排序，而不会丢失不常见的列？不相同的必须按原顺序保存。因为我有数百列，所以我无法手动完成，但需要像“过滤器”这样的快速解决方案。请注意，虽然有类似的问题，但它们不涉及“某些列相同，某些列不同”的情况。
例子:

df1.columns = A,B,C,...,Z,1,2,...,1000
df2.columns = Z,K,P,T,...,01,02,...,01000

我想将 df2 的列重新排序为:

df2.columns = A,B,C,...,Z,01,02,...,01000

Answer 1

试试 sets对列名的操作，如 intersection和 difference :
设置 MRE

>>> df1
   A  B  C  D
0  2  7  7  5
1  6  8  4  2

>>> df2
   C  B  E  F
0  8  7  3  2
1  8  6  5  8

c0 = df1.columns.intersection(df2.columns)
c1 = df1.columns.difference(df2.columns)
c2 = df2.columns.difference(df1.columns)

df1 = df1[c0.tolist() + c1.tolist()]
df2 = df2[c0.tolist() + c2.tolist()]

输出:

>>> df1
   B  C  A  D
0  7  7  2  5
1  8  4  6  2

>>> df2
   B  C  E  F
0  7  8  3  2
1  6  8  5  8