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]

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

使用T怎么样？

df = df.T.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4]).T

大多数答案都不够概括，panda reindex_axis方法有点乏味，因此我提供了一个简单的函数，可以使用字典将任意数量的列移动到任意位置，其中key=列名，value=要移动到的位置。如果数据帧很大，请将True传递给“big_data”，那么函数将返回有序的列列表。您可以使用此列表来分割数据。

def order_column(df, columns, big_data = False):

    """Re-Orders dataFrame column(s)
       Parameters : 
       df      -- dataframe
       columns -- a dictionary:
                  key   = current column position/index or column name
                  value = position to move it to  
       big_data -- boolean 
                  True = returns only the ordered columns as a list
                          the user user can then slice the data using this
                          ordered column
                  False = default - return a copy of the dataframe
    """
    ordered_col = df.columns.tolist()

    for key, value in columns.items():

        ordered_col.remove(key)
        ordered_col.insert(value, key)

    if big_data:

        return ordered_col

    return df[ordered_col]

# e.g.
df = pd.DataFrame({'chicken wings': np.random.rand(10, 1).flatten(), 'taco': np.random.rand(10,1).flatten(),
                          'coffee': np.random.rand(10, 1).flatten()})
df['mean'] = df.mean(1)

df = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 })

>>>

col = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 }, True)

col
>>>
['mean', 'coffee', 'chicken wings', 'taco']

# you could grab it by doing this

df = df[col]

只需键入要更改的列名，然后为新位置设置索引。

def change_column_order(df, col_name, index):
    cols = df.columns.tolist()
    cols.remove(col_name)
    cols.insert(index, col_name)
    return df[cols]

对于您的情况，这将是：

df = change_column_order(df, 'mean', 0)

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