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

DataFrame.sort_index（axis=1）非常干净。请在此处检查文档。然后凹入

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)

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

使用T怎么样？

df = df.T.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4]).T

与上面的答案类似，还有一种方法可以使用deque（）及其rotate（）方法。rotate方法获取列表中的最后一个元素并将其插入开头：

from collections import deque

columns = deque(df.columns.tolist())
columns.rotate()

df = df[columns]

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