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。

此函数避免了您只需列出数据集中的每个变量来对其中的几个变量进行排序。

def order(frame,var):
    if type(var) is str:
        var = [var] #let the command take a string or list
    varlist =[w for w in frame.columns if w not in var]
    frame = frame[var+varlist]
    return frame 

它需要两个参数，第一个是数据集，第二个是要放到前面的数据集中的列。

所以在我的例子中，我有一个名为Frame的数据集，其中包含变量A1、A2、B1、B2、Total和Date。如果我想把道达尔带到前面，那么我所要做的就是：

frame = order(frame,['Total'])

如果我想将Total和Date带到前台，那么我会：

frame = order(frame,['Total','Date'])

编辑：

另一种有用的使用方法是，如果您有一个不熟悉的表，并且正在查找其中包含特定术语的变量，例如VAR1、VAR2，。。。您可以执行以下操作：

frame = order(frame,[v for v in frame.columns if "VAR" in v])

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

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。

书中最黑客的方法

df.insert(0, "test", df["mean"])
df = df.drop(columns=["mean"]).rename(columns={"test": "mean"})

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()]