如何更改DataFrame列的顺序？

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

这里有一种移动一个现有列的方法，它将修改现有的数据帧。

my_column = df.pop('column name')
df.insert(3, my_column.name, my_column)  # Is in-place

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]]

df = df.reindex_axis(['Col1','Col2'] + list(df.columns.drop(['Col1','Col2'])), axis=1)

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。

仅仅是翻转往往会有帮助。

df[df.columns[::-1]]

或者只是洗牌看看。

import random
cols = list(df.columns)
random.shuffle(cols)
df[cols]

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