我有以下DataFrame（df）：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
我通过分配添加更多列：
df['mean'] = df.mean(1)
如何将列的意思移到前面，即将其设置为第一列，而其他列的顺序保持不变？
当前回答
我认为这是一个略为简洁的解决方案：
df.insert(0, 'mean', df.pop("mean"))
这个解决方案有点类似于@JoeHeffer的解决方案，但这是一条直线。
这里，我们从数据帧中删除列“mean”，并将其附加到具有相同列名的索引0。
其他回答
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
column_names = ['x','y','z','mean']
for col in column_names:
df[col] = np.random.randint(0,100, size=10000)
您可以尝试以下解决方案：
解决方案1：
df = df[ ['mean'] + [ col for col in df.columns if col != 'mean' ] ]
解决方案2：
df = df[['mean', 'x', 'y', 'z']]
解决方案3：
col = df.pop("mean")
df = df.insert(0, col.name, col)
解决方案4：
df.set_index(df.columns[-1], inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
解决方案5：
cols = list(df)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
df = df[cols]
解决方案6：
order = [1,2,3,0] # setting column's order
df = df[[df.columns[i] for i in order]]
时间比较：
解决方案1：
CPU时间：用户1.05 ms，sys:35µs，总计：1.08 ms壁时间：995µs
解决方案2：
CPU时间：用户933µs，系统：0 ns，总计：933µ壁时间：800µs
解决方案3：
CPU时间：用户0 ns，sys:1.35 ms，总计：1.35 ms壁时间：1.08 ms
解决方案4：
CPU时间：用户1.23毫秒，系统：45µs，总计：1.27毫秒壁时间：986µs
解决方案5：
CPU时间：用户1.09 ms，系统：19µs，总计：1.11 ms壁时间：949µs
解决方案6：
CPU时间：用户955µs，系统：34µs，总计：989µs壁时间：859µs
大多数答案都不够概括，panda reindex_axis方法有点乏味，因此我提供了一个简单的函数，可以使用字典将任意数量的列移动到任意位置，其中key=列名，value=要移动到的位置。如果数据帧很大，请将True传递给“big_data”，那么函数将返回有序的列列表。您可以使用此列表来分割数据。
def order_column(df, columns, big_data = False):
"""Re-Orders dataFrame column(s)
Parameters :
df -- dataframe
columns -- a dictionary:
key = current column position/index or column name
value = position to move it to
big_data -- boolean
True = returns only the ordered columns as a list
the user user can then slice the data using this
ordered column
False = default - return a copy of the dataframe
"""
ordered_col = df.columns.tolist()
for key, value in columns.items():
ordered_col.remove(key)
ordered_col.insert(value, key)
if big_data:
return ordered_col
return df[ordered_col]
# e.g.
df = pd.DataFrame({'chicken wings': np.random.rand(10, 1).flatten(), 'taco': np.random.rand(10,1).flatten(),
'coffee': np.random.rand(10, 1).flatten()})
df['mean'] = df.mean(1)
df = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 })
>>>
col = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 }, True)
col
>>>
['mean', 'coffee', 'chicken wings', 'taco']
# you could grab it by doing this
df = df[col]
您可以使用可用于两个轴的重新索引：
df
# 0 1 2 3 4 mean
# 0 0.943825 0.202490 0.071908 0.452985 0.678397 0.469921
# 1 0.745569 0.103029 0.268984 0.663710 0.037813 0.363821
# 2 0.693016 0.621525 0.031589 0.956703 0.118434 0.484254
# 3 0.284922 0.527293 0.791596 0.243768 0.629102 0.495336
# 4 0.354870 0.113014 0.326395 0.656415 0.172445 0.324628
# 5 0.815584 0.532382 0.195437 0.829670 0.019001 0.478415
# 6 0.944587 0.068690 0.811771 0.006846 0.698785 0.506136
# 7 0.595077 0.437571 0.023520 0.772187 0.862554 0.538182
# 8 0.700771 0.413958 0.097996 0.355228 0.656919 0.444974
# 9 0.263138 0.906283 0.121386 0.624336 0.859904 0.555009
df.reindex(['mean', *range(5)], axis=1)
# mean 0 1 2 3 4
# 0 0.469921 0.943825 0.202490 0.071908 0.452985 0.678397
# 1 0.363821 0.745569 0.103029 0.268984 0.663710 0.037813
# 2 0.484254 0.693016 0.621525 0.031589 0.956703 0.118434
# 3 0.495336 0.284922 0.527293 0.791596 0.243768 0.629102
# 4 0.324628 0.354870 0.113014 0.326395 0.656415 0.172445
# 5 0.478415 0.815584 0.532382 0.195437 0.829670 0.019001
# 6 0.506136 0.944587 0.068690 0.811771 0.006846 0.698785
# 7 0.538182 0.595077 0.437571 0.023520 0.772187 0.862554
# 8 0.444974 0.700771 0.413958 0.097996 0.355228 0.656919
# 9 0.555009 0.263138 0.906283 0.121386 0.624336 0.859904
对我来说，一个非常简单的解决方案是在df.columns上使用.rendex：
df = df[df.columns.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4])[0]]
如果列名太长，无法键入，则可以通过整数列表指定新顺序，其中包含以下位置：
数据：
0 1 2 3 4 mean
0 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205 0.500678
1 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739 0.485741
2 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634 0.491923
3 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065 0.543382
4 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509 0.422683
5 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471 0.389390
6 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413 0.449972
7 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078 0.207592
8 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892 0.471749
9 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690 0.438500
通用示例：
new_order = [3,2,1,4,5,0]
print(df[df.columns[new_order]])
3 2 1 4 mean 0
0 0.575223 0.719802 0.361846 0.449205 0.500678 0.397312
1 0.584221 0.992154 0.522337 0.042739 0.485741 0.287256
2 0.167698 0.149296 0.464172 0.793634 0.491923 0.884812
3 0.862769 0.046006 0.500179 0.651065 0.543382 0.656891
4 0.468954 0.438760 0.223489 0.308509 0.422683 0.673702
5 0.572475 0.100932 0.093050 0.416471 0.389390 0.764020
6 0.556980 0.626101 0.248186 0.559413 0.449972 0.259181
7 0.308755 0.096072 0.075461 0.157078 0.207592 0.400591
8 0.997547 0.340573 0.368987 0.011892 0.471749 0.639745
9 0.899230 0.168839 0.714160 0.359690 0.438500 0.050582
虽然看起来我只是以不同的顺序显式键入列名，但列“mean”的事实应该清楚地表明，new_order与实际位置相关，而不是列名。
对于OP问题的具体情况：
new_order = [-1,0,1,2,3,4]
df = df[df.columns[new_order]]
print(df)
mean 0 1 2 3 4
0 0.500678 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205
1 0.485741 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739
2 0.491923 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634
3 0.543382 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065
4 0.422683 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509
5 0.389390 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471
6 0.449972 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413
7 0.207592 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078
8 0.471749 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892
9 0.438500 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690
这种方法的主要问题是多次调用同一代码将每次产生不同的结果，因此需要小心：）
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