如果列名太长，无法键入，则可以通过整数列表指定新顺序，其中包含以下位置：

数据：

          0         1         2         3         4      mean
0  0.397312  0.361846  0.719802  0.575223  0.449205  0.500678
1  0.287256  0.522337  0.992154  0.584221  0.042739  0.485741
2  0.884812  0.464172  0.149296  0.167698  0.793634  0.491923
3  0.656891  0.500179  0.046006  0.862769  0.651065  0.543382
4  0.673702  0.223489  0.438760  0.468954  0.308509  0.422683
5  0.764020  0.093050  0.100932  0.572475  0.416471  0.389390
6  0.259181  0.248186  0.626101  0.556980  0.559413  0.449972
7  0.400591  0.075461  0.096072  0.308755  0.157078  0.207592
8  0.639745  0.368987  0.340573  0.997547  0.011892  0.471749
9  0.050582  0.714160  0.168839  0.899230  0.359690  0.438500

通用示例：

new_order = [3,2,1,4,5,0]
print(df[df.columns[new_order]])  

          3         2         1         4      mean         0
0  0.575223  0.719802  0.361846  0.449205  0.500678  0.397312
1  0.584221  0.992154  0.522337  0.042739  0.485741  0.287256
2  0.167698  0.149296  0.464172  0.793634  0.491923  0.884812
3  0.862769  0.046006  0.500179  0.651065  0.543382  0.656891
4  0.468954  0.438760  0.223489  0.308509  0.422683  0.673702
5  0.572475  0.100932  0.093050  0.416471  0.389390  0.764020
6  0.556980  0.626101  0.248186  0.559413  0.449972  0.259181
7  0.308755  0.096072  0.075461  0.157078  0.207592  0.400591
8  0.997547  0.340573  0.368987  0.011892  0.471749  0.639745
9  0.899230  0.168839  0.714160  0.359690  0.438500  0.050582

虽然看起来我只是以不同的顺序显式键入列名，但列“mean”的事实应该清楚地表明，new_order与实际位置相关，而不是列名。

对于OP问题的具体情况：

new_order = [-1,0,1,2,3,4]
df = df[df.columns[new_order]]
print(df)

       mean         0         1         2         3         4
0  0.500678  0.397312  0.361846  0.719802  0.575223  0.449205
1  0.485741  0.287256  0.522337  0.992154  0.584221  0.042739
2  0.491923  0.884812  0.464172  0.149296  0.167698  0.793634
3  0.543382  0.656891  0.500179  0.046006  0.862769  0.651065
4  0.422683  0.673702  0.223489  0.438760  0.468954  0.308509
5  0.389390  0.764020  0.093050  0.100932  0.572475  0.416471
6  0.449972  0.259181  0.248186  0.626101  0.556980  0.559413
7  0.207592  0.400591  0.075461  0.096072  0.308755  0.157078
8  0.471749  0.639745  0.368987  0.340573  0.997547  0.011892
9  0.438500  0.050582  0.714160  0.168839  0.899230  0.359690

这种方法的主要问题是多次调用同一代码将每次产生不同的结果，因此需要小心：）

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

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]

只需按所需顺序分配列名：

In [39]: df
Out[39]: 
          0         1         2         3         4  mean
0  0.172742  0.915661  0.043387  0.712833  0.190717     1
1  0.128186  0.424771  0.590779  0.771080  0.617472     1
2  0.125709  0.085894  0.989798  0.829491  0.155563     1
3  0.742578  0.104061  0.299708  0.616751  0.951802     1
4  0.721118  0.528156  0.421360  0.105886  0.322311     1
5  0.900878  0.082047  0.224656  0.195162  0.736652     1
6  0.897832  0.558108  0.318016  0.586563  0.507564     1
7  0.027178  0.375183  0.930248  0.921786  0.337060     1
8  0.763028  0.182905  0.931756  0.110675  0.423398     1
9  0.848996  0.310562  0.140873  0.304561  0.417808     1

In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]

现在，“mean”列出现在前面：

In [41]: df
Out[41]: 
   mean         4         3         2         1
0     1  0.190717  0.712833  0.043387  0.915661
1     1  0.617472  0.771080  0.590779  0.424771
2     1  0.155563  0.829491  0.989798  0.085894
3     1  0.951802  0.616751  0.299708  0.104061
4     1  0.322311  0.105886  0.421360  0.528156
5     1  0.736652  0.195162  0.224656  0.082047
6     1  0.507564  0.586563  0.318016  0.558108
7     1  0.337060  0.921786  0.930248  0.375183
8     1  0.423398  0.110675  0.931756  0.182905
9     1  0.417808  0.304561  0.140873  0.310562

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

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']) ))