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?
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
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。
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
仅仅是翻转往往会有帮助。
df[df.columns[::-1]]
或者只是洗牌看看。
import random
cols = list(df.columns)
random.shuffle(cols)
df[cols]
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。
DataFrame.sort_index(axis=1)非常干净。请在此处检查文档。然后凹入