Pandas处理列结构不同的CSV文件时动态保留存在列的问题咨询

你不需要写多分支判断逻辑，直接定义全量待保留的列列表，再和当前CSV的实际存在的列做交集过滤即可，既能保留你定义的列顺序，也会自动忽略不存在的列：

# 1. 先定义所有你需要保留的列，顺序按你期望的输出顺序排列即可
full_keep_cols = ['code', '@timestamp', 'message', 'name','ad.loginName','sourceServiceName','ad.destinationHosts','ID', 'deviceAction']
# 2. 动态过滤，仅保留当前CSV中实际存在的列
keep_col = [col for col in full_keep_cols if col in f.index.values]

注意事项 #

• 请统一列名的大小写，你原有代码中同时出现了code和Code两种写法，大小写不一致会导致列匹配失败
• 如果你是用pandas处理CSV，还可以在读取阶段就完成列过滤，大文件场景下更节省内存：

import pandas as pd

full_keep_cols = {'code', '@timestamp', 'message', 'name','ad.loginName','sourceServiceName','ad.destinationHosts','ID', 'deviceAction'}
# 读取时直接过滤需要的列，不存在的自动忽略
df = pd.read_csv("目标文件路径.csv", usecols=lambda x: x in full_keep_cols)

原有逻辑的问题说明 #

你之前的判断语句本身存在语法逻辑错误：
if 'ad.loginName' and 'sourceServiceName' and 'ad.destinationHosts' in f.index.values
这段代码的实际执行逻辑是：先判断'ad.loginName'的布尔值（非空字符串恒为True）、再判断'sourceServiceName'的布尔值（同样恒为True）、最后判断'ad.destinationHosts'是否存在于列中，三者取与，等价于你只判断了最后一个列是否存在，自然无法得到预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nayden Van