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
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]