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
我尝试了创建一个order函数，您可以使用Stata的order命令对列进行重新排序/移动。最好创建一个py文件（其名称可能是order.py），并将其保存在目录中并调用它的函数
def order(dataframe,cols,f_or_l=None,before=None, after=None):
#만든이: 김완석, Stata로 뚝딱뚝딱 저자, blog.naver.com/sanzo213 운영
# 갖다 쓰시거나 수정을 하셔도 되지만 출처는 꼭 밝혀주세요
# cols옵션 및 befor/after옵션에 튜플이 가능하게끔 수정했으며, 오류문구 수정함(2021.07.12,1)
# 칼럼이 멀티인덱스인 상태에서 reset_index()메소드 사용했을 시 적용안되는 걸 수정함(2021.07.12,2)
import pandas as pd
if (type(cols)==str) or (type(cols)==int) or (type(cols)==float) or (type(cols)==bool) or type(cols)==tuple:
cols=[cols]
dd=list(dataframe.columns)
for i in cols:
i
dd.remove(i) #cols요소를 제거함
if (f_or_l==None) & ((before==None) & (after==None)):
print('f_or_l옵션을 쓰시거나 아니면 before옵션/after옵션 쓰셔야되요')
if ((f_or_l=='first') or (f_or_l=='last')) & ~((before==None) & (after==None)):
print('f_or_l옵션 사용시 before after 옵션 사용불가입니다.')
if (f_or_l=='first') & (before==None) & (after==None):
new_order=cols+dd
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (f_or_l=='last') & (before==None) & (after==None):
new_order=dd+cols
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (before!=None) & (after!=None):
print('before옵션 after옵션 둘다 쓸 수 없습니다.')
if (before!=None) & (after==None) & (f_or_l==None):
if not((type(before)==str) or (type(before)==int) or (type(before)==float) or
(type(before)==bool) or ((type(before)!=list)) or
((type(before)==tuple))):
print('before옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')
else:
b=dd[:dd.index(before)]
a=dd[dd.index(before):]
new_order=b+cols+a
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (after!=None) & (before==None) & (f_or_l==None):
if not((type(after)==str) or (type(after)==int) or (type(after)==float) or
(type(after)==bool) or ((type(after)!=list)) or
((type(after)==tuple))):
print('after옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')
else:
b=dd[:dd.index(after)+1]
a=dd[dd.index(after)+1:]
new_order=b+cols+a
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
下面的python代码是我制作的order函数的一个示例。我希望您可以使用我的order函数轻松地对列进行重新排序：）
# module
import pandas as pd
import numpy as np
from order import order # call order function from order.py file
# make a dataset
columns='a b c d e f g h i j k'.split()
dic={}
n=-1
for i in columns:
n+=1
dic[i]=list(range(1+n,10+1+n))
data=pd.DataFrame(dic)
print(data)
# use order function (1) : order column e in the first
data2=order(data,'e',f_or_l='first')
print(data2)
# use order function (2): order column e in the last , "data" dataframe
print(order(data,'e',f_or_l='last'))
# use order function (3) : order column i before column c in "data" dataframe
print(order(data,'i',before='c'))
# use order function (4) : order column g after column b in "data" dataframe
print(order(data,'g',after='b'))
# use order function (4) : order columns ['c', 'd', 'e'] after column i in "data" dataframe
print(order(data,['c', 'd', 'e'],after='i'))
其他回答
简单地说，
df = df[['mean'] + df.columns[:-1].tolist()]
我尝试了创建一个order函数，您可以使用Stata的order命令对列进行重新排序/移动。最好创建一个py文件（其名称可能是order.py），并将其保存在目录中并调用它的函数
def order(dataframe,cols,f_or_l=None,before=None, after=None):
#만든이: 김완석, Stata로 뚝딱뚝딱 저자, blog.naver.com/sanzo213 운영
# 갖다 쓰시거나 수정을 하셔도 되지만 출처는 꼭 밝혀주세요
# cols옵션 및 befor/after옵션에 튜플이 가능하게끔 수정했으며, 오류문구 수정함(2021.07.12,1)
# 칼럼이 멀티인덱스인 상태에서 reset_index()메소드 사용했을 시 적용안되는 걸 수정함(2021.07.12,2)
import pandas as pd
if (type(cols)==str) or (type(cols)==int) or (type(cols)==float) or (type(cols)==bool) or type(cols)==tuple:
cols=[cols]
dd=list(dataframe.columns)
for i in cols:
i
dd.remove(i) #cols요소를 제거함
if (f_or_l==None) & ((before==None) & (after==None)):
print('f_or_l옵션을 쓰시거나 아니면 before옵션/after옵션 쓰셔야되요')
if ((f_or_l=='first') or (f_or_l=='last')) & ~((before==None) & (after==None)):
print('f_or_l옵션 사용시 before after 옵션 사용불가입니다.')
if (f_or_l=='first') & (before==None) & (after==None):
new_order=cols+dd
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (f_or_l=='last') & (before==None) & (after==None):
new_order=dd+cols
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (before!=None) & (after!=None):
print('before옵션 after옵션 둘다 쓸 수 없습니다.')
if (before!=None) & (after==None) & (f_or_l==None):
if not((type(before)==str) or (type(before)==int) or (type(before)==float) or
(type(before)==bool) or ((type(before)!=list)) or
((type(before)==tuple))):
print('before옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')
else:
b=dd[:dd.index(before)]
a=dd[dd.index(before):]
new_order=b+cols+a
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
if (after!=None) & (before==None) & (f_or_l==None):
if not((type(after)==str) or (type(after)==int) or (type(after)==float) or
(type(after)==bool) or ((type(after)!=list)) or
((type(after)==tuple))):
print('after옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')
else:
b=dd[:dd.index(after)+1]
a=dd[dd.index(after)+1:]
new_order=b+cols+a
dataframe=dataframe[new_order]
return dataframe
下面的python代码是我制作的order函数的一个示例。我希望您可以使用我的order函数轻松地对列进行重新排序：）
# module
import pandas as pd
import numpy as np
from order import order # call order function from order.py file
# make a dataset
columns='a b c d e f g h i j k'.split()
dic={}
n=-1
for i in columns:
n+=1
dic[i]=list(range(1+n,10+1+n))
data=pd.DataFrame(dic)
print(data)
# use order function (1) : order column e in the first
data2=order(data,'e',f_or_l='first')
print(data2)
# use order function (2): order column e in the last , "data" dataframe
print(order(data,'e',f_or_l='last'))
# use order function (3) : order column i before column c in "data" dataframe
print(order(data,'i',before='c'))
# use order function (4) : order column g after column b in "data" dataframe
print(order(data,'g',after='b'))
# use order function (4) : order columns ['c', 'd', 'e'] after column i in "data" dataframe
print(order(data,['c', 'd', 'e'],after='i'))
我自己也遇到了一个类似的问题，只是想补充一下我已经解决的问题。我喜欢用于更改列顺序的reindex_axis（）方法。这是有效的：
df = df.reindex_axis(['mean'] + list(df.columns[:-1]), axis=1)
另一种基于@Jorge评论的方法：
df = df.reindex(columns=['mean'] + list(df.columns[:-1]))
虽然reindex_axis在微基准测试中似乎比reindex稍快，但我认为我更喜欢后者，因为它的直接性。
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]
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]
推荐文章
- 证书验证失败:无法获得本地颁发者证书
- 当使用pip3安装包时，“Python中的ssl模块不可用”
- 无法切换Python与pyenv
- Python if not == vs if !=
- 确定每列中NA值的个数
- 如何从scikit-learn决策树中提取决策规则?
- 为什么在Mac OS X v10.9 (Mavericks)的终端中apt-get功能不起作用?
- 将旋转的xtick标签与各自的xtick对齐
- 为什么元组可以包含可变项?
- 如何合并字典的字典?
- 如何创建类属性?
- 如何结合多个条件子集数据帧使用“或”?
- 不区分大小写的“in”
- 在Python中获取迭代器中的元素个数
- 解析日期字符串并更改格式
