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
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。
其他回答
简单地说,
df = df[['mean'] + df.columns[:-1].tolist()]
你也可以这样做:
df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]
您可以通过以下方式获取列列表:
cols = list(df.columns.values)
输出将产生:
['0', '1', '2', '3', 'mean']
…然后,在将其放入第一个函数之前,可以手动重新排列
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]
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]
DataFrame.sort_index(axis=1)非常干净。请在此处检查文档。然后凹入