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?
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
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
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
你也可以这样做:
df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]
您可以通过以下方式获取列列表:
cols = list(df.columns.values)
输出将产生:
['0', '1', '2', '3', 'mean']
…然后,在将其放入第一个函数之前,可以手动重新排列
书中最黑客的方法
df.insert(0, "test", df["mean"])
df = df.drop(columns=["mean"]).rename(columns={"test": "mean"})
我相信,如果你知道另一列的位置,@Aman的答案是最好的。
如果您不知道mean的位置,但只有它的名称,则不能直接使用cols=cols[-1:]+cols[:-1]。以下是我接下来能想到的最好的东西:
meanDf = pd.DataFrame(df.pop('mean'))
# now df doesn't contain "mean" anymore. Order of join will move it to left or right:
meanDf.join(df) # has mean as first column
df.join(meanDf) # has mean as last column
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]]