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

假设您有列为A、B、C的df。

最简单的方法是:

df = df.reindex(['B','C','A'], axis=1)

其他回答

假设您有列为A、B、C的df。

最简单的方法是:

df = df.reindex(['B','C','A'], axis=1)

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。

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()]

您可以执行以下操作(从Aman的答案中借用零件):

cols = df.columns.tolist()
cols.insert(0, cols.pop(-1))

cols
>>>['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]

df = df[cols]

将任意列移动到任意位置:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], 
                   "B": [2,4,8], 
                   "C": [5,5,5]})

cols = df.columns.tolist()
column_to_move = "C"
new_position = 1

cols.insert(new_position, cols.pop(cols.index(column_to_move)))
df = df[cols]