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
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
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。
只需按所需顺序分配列名:
In [39]: df
Out[39]:
0 1 2 3 4 mean
0 0.172742 0.915661 0.043387 0.712833 0.190717 1
1 0.128186 0.424771 0.590779 0.771080 0.617472 1
2 0.125709 0.085894 0.989798 0.829491 0.155563 1
3 0.742578 0.104061 0.299708 0.616751 0.951802 1
4 0.721118 0.528156 0.421360 0.105886 0.322311 1
5 0.900878 0.082047 0.224656 0.195162 0.736652 1
6 0.897832 0.558108 0.318016 0.586563 0.507564 1
7 0.027178 0.375183 0.930248 0.921786 0.337060 1
8 0.763028 0.182905 0.931756 0.110675 0.423398 1
9 0.848996 0.310562 0.140873 0.304561 0.417808 1
In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]
现在,“mean”列出现在前面:
In [41]: df
Out[41]:
mean 4 3 2 1
0 1 0.190717 0.712833 0.043387 0.915661
1 1 0.617472 0.771080 0.590779 0.424771
2 1 0.155563 0.829491 0.989798 0.085894
3 1 0.951802 0.616751 0.299708 0.104061
4 1 0.322311 0.105886 0.421360 0.528156
5 1 0.736652 0.195162 0.224656 0.082047
6 1 0.507564 0.586563 0.318016 0.558108
7 1 0.337060 0.921786 0.930248 0.375183
8 1 0.423398 0.110675 0.931756 0.182905
9 1 0.417808 0.304561 0.140873 0.310562
使用T怎么样?
df = df.T.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4]).T
熊猫>=1.3(2022年编辑):
df.insert(0, 'mean', df.pop('mean'))
怎么样(对于熊猫<1.3,原始答案)
df.insert(0, 'mean', df['mean'])
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#column-选择添加删除
一种简单的方法是使用set(),特别是当您有一长串列并且不想手动处理它们时:
cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]