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)

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。

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)

我很喜欢Shoresh的回答：当你不知道位置时，使用集合功能来删除列，但这不符合我的目的，因为我需要保持原始的列顺序（具有任意的列标签）。

不过，我通过使用boltons包中的IndexedSet实现了这一点。

我还需要重新添加多个列标签，因此对于更一般的情况，我使用了以下代码：

from boltons.setutils import IndexedSet
cols = list(IndexedSet(df.columns.tolist()) - set(['mean', 'std']))
cols[0:0] =['mean', 'std']
df = df[cols]

希望这对搜索此线程以寻求通用解决方案的任何人都有用。

我尝试了创建一个order函数，您可以使用Stata的order命令对列进行重新排序/移动。最好创建一个py文件（其名称可能是order.py），并将其保存在目录中并调用它的函数

def order(dataframe,cols,f_or_l=None,before=None, after=None):

#만든이: 김완석, Stata로 뚝딱뚝딱 저자, blog.naver.com/sanzo213 운영
# 갖다 쓰시거나 수정을 하셔도 되지만 출처는 꼭 밝혀주세요
# cols옵션 및 befor/after옵션에 튜플이 가능하게끔 수정했으며, 오류문구 수정함(2021.07.12,1)
# 칼럼이 멀티인덱스인 상태에서 reset_index()메소드 사용했을 시 적용안되는 걸 수정함(2021.07.12,2) 

import pandas as pd
if (type(cols)==str) or (type(cols)==int) or (type(cols)==float) or (type(cols)==bool) or type(cols)==tuple:    
    cols=[cols]
    
dd=list(dataframe.columns)
for i in cols:
    i
    dd.remove(i) #cols요소를 제거함
    
if (f_or_l==None) & ((before==None) & (after==None)):
    print('f_or_l옵션을 쓰시거나 아니면 before옵션/after옵션 쓰셔야되요')
    
if ((f_or_l=='first') or (f_or_l=='last')) & ~((before==None) & (after==None)):
    print('f_or_l옵션 사용시 before after 옵션 사용불가입니다.')
    
if (f_or_l=='first') & (before==None) & (after==None):
    new_order=cols+dd
    dataframe=dataframe[new_order]
    return dataframe

if (f_or_l=='last') & (before==None) & (after==None):   
    new_order=dd+cols
    dataframe=dataframe[new_order]
    return dataframe
    
if (before!=None) & (after!=None):
    print('before옵션 after옵션 둘다 쓸 수 없습니다.')
    

if (before!=None) & (after==None) & (f_or_l==None):

    if not((type(before)==str) or (type(before)==int) or (type(before)==float) or
       (type(before)==bool) or ((type(before)!=list)) or 
       ((type(before)==tuple))):
        print('before옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')
    
    else:
        b=dd[:dd.index(before)]
        a=dd[dd.index(before):]
        
        new_order=b+cols+a
        dataframe=dataframe[new_order]  
        return dataframe
    
if (after!=None) & (before==None) & (f_or_l==None):

    if not((type(after)==str) or (type(after)==int) or (type(after)==float) or
       (type(after)==bool) or ((type(after)!=list)) or 
       ((type(after)==tuple))):
            
        print('after옵션은 칼럼 하나만 입력가능하며 리스트 형태로도 입력하지 마세요.')  

    else:
        b=dd[:dd.index(after)+1]
        a=dd[dd.index(after)+1:]
        
        new_order=b+cols+a
        dataframe=dataframe[new_order]
        return dataframe

下面的python代码是我制作的order函数的一个示例。我希望您可以使用我的order函数轻松地对列进行重新排序：）

# module

import pandas as pd
import numpy as np
from order import order # call order function from order.py file

# make a dataset

columns='a b c d e f g h i j k'.split()
dic={}

n=-1
for i in columns:
    
    n+=1
    dic[i]=list(range(1+n,10+1+n))
data=pd.DataFrame(dic)
print(data)

# use order function (1) : order column e in the first

data2=order(data,'e',f_or_l='first')
print(data2)

# use order function (2): order column e in the last , "data" dataframe

print(order(data,'e',f_or_l='last'))


# use order function (3) : order column i before column c in "data" dataframe

print(order(data,'i',before='c'))


# use order function (4) : order column g after column b in "data" dataframe

print(order(data,'g',after='b'))

# use order function (4) : order columns ['c', 'd', 'e'] after column i in "data" dataframe

print(order(data,['c', 'd', 'e'],after='i'))

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]