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
我想在一个数据帧前面加上两列,我不知道所有列的确切名称,因为它们是从之前的pivot语句生成的。所以,如果你也遇到同样的情况:把你知道名字的列放在前面,然后让它们跟着“所有其他列”,我提出了以下一般解决方案:
df = df.reindex_axis(['Col1','Col2'] + list(df.columns.drop(['Col1','Col2'])), axis=1)
其他回答
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。
一种简单的方法是使用set(),特别是当您有一长串列并且不想手动处理它们时:
cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]
一种简单的方法是用列列表重新分配数据帧,根据需要重新排列。
这就是你现在拥有的:
In [6]: df
Out[6]:
0 1 2 3 4 mean
0 0.445598 0.173835 0.343415 0.682252 0.582616 0.445543
1 0.881592 0.696942 0.702232 0.696724 0.373551 0.670208
2 0.662527 0.955193 0.131016 0.609548 0.804694 0.632596
3 0.260919 0.783467 0.593433 0.033426 0.512019 0.436653
4 0.131842 0.799367 0.182828 0.683330 0.019485 0.363371
5 0.498784 0.873495 0.383811 0.699289 0.480447 0.587165
6 0.388771 0.395757 0.745237 0.628406 0.784473 0.588529
7 0.147986 0.459451 0.310961 0.706435 0.100914 0.345149
8 0.394947 0.863494 0.585030 0.565944 0.356561 0.553195
9 0.689260 0.865243 0.136481 0.386582 0.730399 0.561593
In [7]: cols = df.columns.tolist()
In [8]: cols
Out[8]: [0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 'mean']
按任意方式重新排列列。这是我将最后一个元素移动到第一个位置的方式:
In [12]: cols = cols[-1:] + cols[:-1]
In [13]: cols
Out[13]: ['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]
然后重新排序数据帧,如下所示:
In [16]: df = df[cols] # OR df = df.ix[:, cols]
In [17]: df
Out[17]:
mean 0 1 2 3 4
0 0.445543 0.445598 0.173835 0.343415 0.682252 0.582616
1 0.670208 0.881592 0.696942 0.702232 0.696724 0.373551
2 0.632596 0.662527 0.955193 0.131016 0.609548 0.804694
3 0.436653 0.260919 0.783467 0.593433 0.033426 0.512019
4 0.363371 0.131842 0.799367 0.182828 0.683330 0.019485
5 0.587165 0.498784 0.873495 0.383811 0.699289 0.480447
6 0.588529 0.388771 0.395757 0.745237 0.628406 0.784473
7 0.345149 0.147986 0.459451 0.310961 0.706435 0.100914
8 0.553195 0.394947 0.863494 0.585030 0.565944 0.356561
9 0.561593 0.689260 0.865243 0.136481 0.386582 0.730399
您可以使用一个集合,它是唯一元素的无序集合,以保持“其他列的顺序不变”:
other_columns = list(set(df.columns).difference(["mean"])) #[0, 1, 2, 3, 4]
然后,可以通过以下方式使用lambda将特定列移动到前面:
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
In [4]: df["mean"] = df.mean(1)
In [5]: move_col_to_front = lambda df, col: df[[col]+list(set(df.columns).difference([col]))]
In [6]: move_col_to_front(df, "mean")
Out[6]:
mean 0 1 2 3 4
0 0.697253 0.600377 0.464852 0.938360 0.945293 0.537384
1 0.609213 0.703387 0.096176 0.971407 0.955666 0.319429
2 0.561261 0.791842 0.302573 0.662365 0.728368 0.321158
3 0.518720 0.710443 0.504060 0.663423 0.208756 0.506916
4 0.616316 0.665932 0.794385 0.163000 0.664265 0.793995
5 0.519757 0.585462 0.653995 0.338893 0.714782 0.305654
6 0.532584 0.434472 0.283501 0.633156 0.317520 0.994271
7 0.640571 0.732680 0.187151 0.937983 0.921097 0.423945
8 0.562447 0.790987 0.200080 0.317812 0.641340 0.862018
9 0.563092 0.811533 0.662709 0.396048 0.596528 0.348642
In [7]: move_col_to_front(df, 2)
Out[7]:
2 0 1 3 4 mean
0 0.938360 0.600377 0.464852 0.945293 0.537384 0.697253
1 0.971407 0.703387 0.096176 0.955666 0.319429 0.609213
2 0.662365 0.791842 0.302573 0.728368 0.321158 0.561261
3 0.663423 0.710443 0.504060 0.208756 0.506916 0.518720
4 0.163000 0.665932 0.794385 0.664265 0.793995 0.616316
5 0.338893 0.585462 0.653995 0.714782 0.305654 0.519757
6 0.633156 0.434472 0.283501 0.317520 0.994271 0.532584
7 0.937983 0.732680 0.187151 0.921097 0.423945 0.640571
8 0.317812 0.790987 0.200080 0.641340 0.862018 0.562447
9 0.396048 0.811533 0.662709 0.596528 0.348642 0.563092
这个问题以前已经回答过,但reindex_axis现在已被弃用,因此我建议使用:
df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)
对于那些想要指定他们想要的顺序而不是仅仅对它们进行排序的人来说,下面列出了解决方案:
df = df.reindex(['the','order','you','want'], axis=1)
现在,如何对列名列表排序真的不是熊猫问题,而是Python列表操作问题。有很多方法可以做到这一点,我认为这个答案有一个非常简洁的方法。