我有以下DataFrame(df):

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))

我通过分配添加更多列:

df['mean'] = df.mean(1)

如何将列的意思移到前面,即将其设置为第一列,而其他列的顺序保持不变?


当前回答

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)

其他回答

使用T怎么样?

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

另一种选择是使用set_index()方法,后跟reset_index()。请注意,我们首先pop()将要移动到数据帧前面的列,以便在重置索引时避免名称冲突:

df.set_index(df.pop('column_name'), inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

有关详细信息,请参阅How to change the order of dataframe columns in panda。

这里有一种移动一个现有列的方法,它将修改现有的数据帧。

my_column = df.pop('column name')
df.insert(3, my_column.name, my_column)  # Is in-place

我想到了和Dmitriy Work一样的答案,显然是最简单的:

df["mean"] = df.mean(1)
l =  list(np.arange(0,len(df.columns) -1 ))
l.insert(0,-1)
df.iloc[:,l]

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