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

这个问题以前已经回答过，但reindex_axis现在已被弃用，因此我建议使用：

df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

对于那些想要指定他们想要的顺序而不是仅仅对它们进行排序的人来说，下面列出了解决方案：

df = df.reindex(['the','order','you','want'], axis=1)

现在，如何对列名列表排序真的不是熊猫问题，而是Python列表操作问题。有很多方法可以做到这一点，我认为这个答案有一个非常简洁的方法。

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]]

与上面的答案类似，还有一种方法可以使用deque（）及其rotate（）方法。rotate方法获取列表中的最后一个元素并将其插入开头：

from collections import deque

columns = deque(df.columns.tolist())
columns.rotate()

df = df[columns]

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