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
仅仅是翻转往往会有帮助。
df[df.columns[::-1]]
或者只是洗牌看看。
import random
cols = list(df.columns)
random.shuffle(cols)
df[cols]
其他回答
DataFrame.sort_index(axis=1)非常干净。请在此处检查文档。然后凹入
另一种选择是使用set_index()方法,后跟reset_index()。请注意,我们首先pop()将要移动到数据帧前面的列,以便在重置索引时避免名称冲突:
df.set_index(df.pop('column_name'), inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
有关详细信息,请参阅How to change the order of dataframe columns in panda。
对我来说,一个非常简单的解决方案是在df.columns上使用.rendex:
df = df[df.columns.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4])[0]]
您需要按所需的顺序创建一个新的列列表,然后使用df=df[cols]以新的顺序重新排列列。
cols = ['mean'] + [col for col in df if col != 'mean']
df = df[cols]
您也可以使用更通用的方法。在本例中,最后一列(由-1表示)作为第一列插入。
cols = [df.columns[-1]] + [col for col in df if col != df.columns[-1]]
df = df[cols]
如果DataFrame中存在列,也可以使用此方法按所需顺序重新排序列。
inserted_cols = ['a', 'b', 'c']
cols = ([col for col in inserted_cols if col in df]
+ [col for col in df if col not in inserted_cols])
df = df[cols]
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)