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]

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]

一种简单的方法是用列列表重新分配数据帧，根据需要重新排列。

这就是你现在拥有的：

In [6]: df
Out[6]:
          0         1         2         3         4      mean
0  0.445598  0.173835  0.343415  0.682252  0.582616  0.445543
1  0.881592  0.696942  0.702232  0.696724  0.373551  0.670208
2  0.662527  0.955193  0.131016  0.609548  0.804694  0.632596
3  0.260919  0.783467  0.593433  0.033426  0.512019  0.436653
4  0.131842  0.799367  0.182828  0.683330  0.019485  0.363371
5  0.498784  0.873495  0.383811  0.699289  0.480447  0.587165
6  0.388771  0.395757  0.745237  0.628406  0.784473  0.588529
7  0.147986  0.459451  0.310961  0.706435  0.100914  0.345149
8  0.394947  0.863494  0.585030  0.565944  0.356561  0.553195
9  0.689260  0.865243  0.136481  0.386582  0.730399  0.561593

In [7]: cols = df.columns.tolist()

In [8]: cols
Out[8]: [0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 'mean']

按任意方式重新排列列。这是我将最后一个元素移动到第一个位置的方式：

In [12]: cols = cols[-1:] + cols[:-1]

In [13]: cols
Out[13]: ['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]

然后重新排序数据帧，如下所示：

In [16]: df = df[cols]  #    OR    df = df.ix[:, cols]

In [17]: df
Out[17]:
       mean         0         1         2         3         4
0  0.445543  0.445598  0.173835  0.343415  0.682252  0.582616
1  0.670208  0.881592  0.696942  0.702232  0.696724  0.373551
2  0.632596  0.662527  0.955193  0.131016  0.609548  0.804694
3  0.436653  0.260919  0.783467  0.593433  0.033426  0.512019
4  0.363371  0.131842  0.799367  0.182828  0.683330  0.019485
5  0.587165  0.498784  0.873495  0.383811  0.699289  0.480447
6  0.588529  0.388771  0.395757  0.745237  0.628406  0.784473
7  0.345149  0.147986  0.459451  0.310961  0.706435  0.100914
8  0.553195  0.394947  0.863494  0.585030  0.565944  0.356561
9  0.561593  0.689260  0.865243  0.136481  0.386582  0.730399

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'))

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