如何按指定列选择DataFrame并为缺失列填充np.NaN？

这里有几种简洁可行的方式实现需求：

• 方法一：使用assign添加新列
  先选取已存在的a列，再通过assign直接添加值为np.NaN的c列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([{"a": 1, "b": 2}])
df1 = df[["a"]].assign(c=np.nan)

• 方法二：使用reindex重设列
  reindex会自动为不存在的列填充NaN，直接指定目标列名即可：

df1 = df.reindex(columns=["a", "c"])

• 方法三：直接构造新DataFrame
  手动构建包含a和c列的新DataFrame，a列取原数据，c列赋值np.NaN：

df1 = pd.DataFrame({"a": df["a"], "c": np.nan})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者topcan5