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
我自己也遇到了一个类似的问题,只是想补充一下我已经解决的问题。我喜欢用于更改列顺序的reindex_axis()方法。这是有效的:
df = df.reindex_axis(['mean'] + list(df.columns[:-1]), axis=1)
另一种基于@Jorge评论的方法:
df = df.reindex(columns=['mean'] + list(df.columns[:-1]))
虽然reindex_axis在微基准测试中似乎比reindex稍快,但我认为我更喜欢后者,因为它的直接性。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
column_names = ['x','y','z','mean']
for col in column_names:
df[col] = np.random.randint(0,100, size=10000)
您可以尝试以下解决方案:
解决方案1:
df = df[ ['mean'] + [ col for col in df.columns if col != 'mean' ] ]
解决方案2:
df = df[['mean', 'x', 'y', 'z']]
解决方案3:
col = df.pop("mean")
df = df.insert(0, col.name, col)
解决方案4:
df.set_index(df.columns[-1], inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
解决方案5:
cols = list(df)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
df = df[cols]
解决方案6:
order = [1,2,3,0] # setting column's order
df = df[[df.columns[i] for i in order]]
时间比较:
解决方案1:
CPU时间:用户1.05 ms,sys:35µs,总计:1.08 ms壁时间:995µs
解决方案2:
CPU时间:用户933µs,系统:0 ns,总计:933µ壁时间:800µs
解决方案3:
CPU时间:用户0 ns,sys:1.35 ms,总计:1.35 ms壁时间:1.08 ms
解决方案4:
CPU时间:用户1.23毫秒,系统:45µs,总计:1.27毫秒壁时间:986µs
解决方案5:
CPU时间:用户1.09 ms,系统:19µs,总计:1.11 ms壁时间:949µs
解决方案6:
CPU时间:用户955µs,系统:34µs,总计:989µs壁时间:859µs
您可以使用以下名称列表对数据帧列进行重新排序:
df=df.filter(list_of_col_name)
下面是一个超级简单的方法示例。如果您要从excel复制标题,请使用.split('\t')
df = df['FILE_NAME DISPLAY_PATH SHAREPOINT_PATH RETAILER LAST_UPDATE'.split()]
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