优化代码 def soc_patch(self): soc_exist = [] for socs in ['bat_cluster_soc', 'bat_module_soc_00', 'bat_module_soc_01', 'bat_module_soc_02']: if socs in self.headers: soc_exist.append(socs) else: self.df[socs] = np.nan return soc_exist

可以优化的地方如下：

1. 使用列表推导式，可以简化代码：

def soc_patch(self): 
    soc_exist = [socs for socs in ['bat_cluster_soc', 'bat_module_soc_00', 'bat_module_soc_01', 'bat_module_soc_02'] if socs in self.headers]
    for socs in set(['bat_cluster_soc', 'bat_module_soc_00', 'bat_module_soc_01', 'bat_module_soc_02']).difference(soc_exist):
        self.df[socs] = np.nan
    return soc_exist

2. 使用集合的差集操作，可以更快速地找出不存在的元素。

3. 将 `set(['bat_cluster_soc', 'bat_module_soc_00', 'bat_module_soc_01', 'bat_module_soc_02'])` 抽取为一个变量，增加可读性。