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

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()]

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]]

我相信，如果你知道另一列的位置，@Aman的答案是最好的。

如果您不知道mean的位置，但只有它的名称，则不能直接使用cols=cols[-1:]+cols[：-1]。以下是我接下来能想到的最好的东西：

meanDf = pd.DataFrame(df.pop('mean'))
# now df doesn't contain "mean" anymore. Order of join will move it to left or right:
meanDf.join(df) # has mean as first column
df.join(meanDf) # has mean as last column

在您的情况下，

df = df.reindex(columns=['mean',0,1,2,3,4])

会做你想做的事。

在我的情况下（一般形式）：

df = df.reindex(columns=sorted(df.columns))
df = df.reindex(columns=(['opened'] + list([a for a in df.columns if a != 'opened']) ))

您可以使用可用于两个轴的重新索引：

df
#           0         1         2         3         4      mean
# 0  0.943825  0.202490  0.071908  0.452985  0.678397  0.469921
# 1  0.745569  0.103029  0.268984  0.663710  0.037813  0.363821
# 2  0.693016  0.621525  0.031589  0.956703  0.118434  0.484254
# 3  0.284922  0.527293  0.791596  0.243768  0.629102  0.495336
# 4  0.354870  0.113014  0.326395  0.656415  0.172445  0.324628
# 5  0.815584  0.532382  0.195437  0.829670  0.019001  0.478415
# 6  0.944587  0.068690  0.811771  0.006846  0.698785  0.506136
# 7  0.595077  0.437571  0.023520  0.772187  0.862554  0.538182
# 8  0.700771  0.413958  0.097996  0.355228  0.656919  0.444974
# 9  0.263138  0.906283  0.121386  0.624336  0.859904  0.555009

df.reindex(['mean', *range(5)], axis=1)

#        mean         0         1         2         3         4
# 0  0.469921  0.943825  0.202490  0.071908  0.452985  0.678397
# 1  0.363821  0.745569  0.103029  0.268984  0.663710  0.037813
# 2  0.484254  0.693016  0.621525  0.031589  0.956703  0.118434
# 3  0.495336  0.284922  0.527293  0.791596  0.243768  0.629102
# 4  0.324628  0.354870  0.113014  0.326395  0.656415  0.172445
# 5  0.478415  0.815584  0.532382  0.195437  0.829670  0.019001
# 6  0.506136  0.944587  0.068690  0.811771  0.006846  0.698785
# 7  0.538182  0.595077  0.437571  0.023520  0.772187  0.862554
# 8  0.444974  0.700771  0.413958  0.097996  0.355228  0.656919
# 9  0.555009  0.263138  0.906283  0.121386  0.624336  0.859904