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]

使用T怎么样？

df = df.T.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4]).T

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]

只需键入要更改的列名，然后为新位置设置索引。

def change_column_order(df, col_name, index):
    cols = df.columns.tolist()
    cols.remove(col_name)
    cols.insert(index, col_name)
    return df[cols]

对于您的情况，这将是：

df = change_column_order(df, 'mean', 0)

这里有一个非常简单的答案（只有一行）。

在将“n”列添加到df中之后，可以执行以下操作。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
df['mean'] = df.mean(1)
df
           0           1           2           3           4        mean
0   0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725    0.440439
1   0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570    0.723143
2   0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704    0.424512
3   0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685    0.805347
4   0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645    0.518551
5   0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914    0.672463
6   0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747    0.449473
7   0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266    0.559587
8   0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950    0.488736
9   0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053    0.414752


### here you can add below line and it should work 
# Don't forget the two (()) 'brackets' around columns names.Otherwise, it'll give you an error.

df = df[list(('mean',0, 1, 2,3,4))]
df

        mean           0           1           2           3           4
0   0.440439    0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725
1   0.723143    0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570
2   0.424512    0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704
3   0.805347    0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685
4   0.518551    0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645
5   0.672463    0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914
6   0.449473    0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747
7   0.559587    0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266
8   0.488736    0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950
9   0.414752    0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
column_names = ['x','y','z','mean']
for col in column_names: 
    df[col] = np.random.randint(0,100, size=10000)

您可以尝试以下解决方案：

解决方案1：

df = df[ ['mean'] + [ col for col in df.columns if col != 'mean' ] ]

解决方案2：

---

df = df[['mean', 'x', 'y', 'z']]

---

解决方案3：

col = df.pop("mean")
df = df.insert(0, col.name, col)

---

解决方案4：

df.set_index(df.columns[-1], inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

---

解决方案5：

cols = list(df)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
df = df[cols]

---

解决方案6：

order = [1,2,3,0] # setting column's order
df = df[[df.columns[i] for i in order]]

时间比较：

解决方案1：

CPU时间：用户1.05 ms，sys:35µs，总计：1.08 ms壁时间：995µs

解决方案2：

CPU时间：用户933µs，系统：0 ns，总计：933µ壁时间：800µs

解决方案3：

CPU时间：用户0 ns，sys:1.35 ms，总计：1.35 ms壁时间：1.08 ms

解决方案4：

CPU时间：用户1.23毫秒，系统：45µs，总计：1.27毫秒壁时间：986µs

解决方案5：

CPU时间：用户1.09 ms，系统：19µs，总计：1.11 ms壁时间：949µs

解决方案6：

CPU时间：用户955µs，系统：34µs，总计：989µs壁时间：859µs