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。

这里有一个非常简单的答案（只有一行）。

在将“n”列添加到df中之后，可以执行以下操作。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
df['mean'] = df.mean(1)
df
           0           1           2           3           4        mean
0   0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725    0.440439
1   0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570    0.723143
2   0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704    0.424512
3   0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685    0.805347
4   0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645    0.518551
5   0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914    0.672463
6   0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747    0.449473
7   0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266    0.559587
8   0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950    0.488736
9   0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053    0.414752


### here you can add below line and it should work 
# Don't forget the two (()) 'brackets' around columns names.Otherwise, it'll give you an error.

df = df[list(('mean',0, 1, 2,3,4))]
df

        mean           0           1           2           3           4
0   0.440439    0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725
1   0.723143    0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570
2   0.424512    0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704
3   0.805347    0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685
4   0.518551    0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645
5   0.672463    0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914
6   0.449473    0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747
7   0.559587    0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266
8   0.488736    0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950
9   0.414752    0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053

我很喜欢Shoresh的回答：当你不知道位置时，使用集合功能来删除列，但这不符合我的目的，因为我需要保持原始的列顺序（具有任意的列标签）。

不过，我通过使用boltons包中的IndexedSet实现了这一点。

我还需要重新添加多个列标签，因此对于更一般的情况，我使用了以下代码：

from boltons.setutils import IndexedSet
cols = list(IndexedSet(df.columns.tolist()) - set(['mean', 'std']))
cols[0:0] =['mean', 'std']
df = df[cols]

希望这对搜索此线程以寻求通用解决方案的任何人都有用。

这里有一个函数可以对任意数量的列执行此操作。

def mean_first(df):
    ncols = df.shape[1]        # Get the number of columns
    index = list(range(ncols)) # Create an index to reorder the columns
    index.insert(0,ncols)      # This puts the last column at the front
    return(df.assign(mean=df.mean(1)).iloc[:,index]) # new df with last column (mean) first

下面是一个超级简单的方法示例。如果您要从excel复制标题，请使用.split（'\t'）

df = df['FILE_NAME DISPLAY_PATH SHAREPOINT_PATH RETAILER LAST_UPDATE'.split()]

您需要按所需的顺序创建一个新的列列表，然后使用df=df[cols]以新的顺序重新排列列。

cols = ['mean']  + [col for col in df if col != 'mean']
df = df[cols]

您也可以使用更通用的方法。在本例中，最后一列（由-1表示）作为第一列插入。

cols = [df.columns[-1]] + [col for col in df if col != df.columns[-1]]
df = df[cols]

如果DataFrame中存在列，也可以使用此方法按所需顺序重新排序列。

inserted_cols = ['a', 'b', 'c']
cols = ([col for col in inserted_cols if col in df] 
        + [col for col in df if col not in inserted_cols])
df = df[cols]