只需按所需顺序分配列名：

In [39]: df
Out[39]: 
          0         1         2         3         4  mean
0  0.172742  0.915661  0.043387  0.712833  0.190717     1
1  0.128186  0.424771  0.590779  0.771080  0.617472     1
2  0.125709  0.085894  0.989798  0.829491  0.155563     1
3  0.742578  0.104061  0.299708  0.616751  0.951802     1
4  0.721118  0.528156  0.421360  0.105886  0.322311     1
5  0.900878  0.082047  0.224656  0.195162  0.736652     1
6  0.897832  0.558108  0.318016  0.586563  0.507564     1
7  0.027178  0.375183  0.930248  0.921786  0.337060     1
8  0.763028  0.182905  0.931756  0.110675  0.423398     1
9  0.848996  0.310562  0.140873  0.304561  0.417808     1

In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]

现在，“mean”列出现在前面：

In [41]: df
Out[41]: 
   mean         4         3         2         1
0     1  0.190717  0.712833  0.043387  0.915661
1     1  0.617472  0.771080  0.590779  0.424771
2     1  0.155563  0.829491  0.989798  0.085894
3     1  0.951802  0.616751  0.299708  0.104061
4     1  0.322311  0.105886  0.421360  0.528156
5     1  0.736652  0.195162  0.224656  0.082047
6     1  0.507564  0.586563  0.318016  0.558108
7     1  0.337060  0.921786  0.930248  0.375183
8     1  0.423398  0.110675  0.931756  0.182905
9     1  0.417808  0.304561  0.140873  0.310562

另一种选择是使用set_index（）方法，后跟reset_index（）。请注意，我们首先pop（）将要移动到数据帧前面的列，以便在重置索引时避免名称冲突：

df.set_index(df.pop('column_name'), inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

有关详细信息，请参阅How to change the order of dataframe columns in panda。

只需键入要更改的列名，然后为新位置设置索引。

def change_column_order(df, col_name, index):
    cols = df.columns.tolist()
    cols.remove(col_name)
    cols.insert(index, col_name)
    return df[cols]

对于您的情况，这将是：

df = change_column_order(df, 'mean', 0)

将任意列移动到任意位置：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], 
                   "B": [2,4,8], 
                   "C": [5,5,5]})

cols = df.columns.tolist()
column_to_move = "C"
new_position = 1

cols.insert(new_position, cols.pop(cols.index(column_to_move)))
df = df[cols]

熊猫>=1.3（2022年编辑）：

df.insert(0, 'mean', df.pop('mean'))

怎么样（对于熊猫<1.3，原始答案）

df.insert(0, 'mean', df['mean'])

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#column-选择添加删除

假设您有列为A、B、C的df。

最简单的方法是：

df = df.reindex(['B','C','A'], axis=1)