我有一个在panda中重新排序列名的非常具体的用例。有时我在基于现有列的数据帧中创建一个新列。默认情况下，panda将在末尾插入我的新列，但我希望新列插入到它派生的现有列旁边。

def rearrange_list(input_list, input_item_to_move, input_item_insert_here):
    '''
    Helper function to re-arrange the order of items in a list.
    Useful for moving column in pandas dataframe.

    Inputs:
        input_list - list
        input_item_to_move - item in list to move
        input_item_insert_here - item in list, insert before 

    returns:
        output_list
    '''
    # make copy for output, make sure it's a list
    output_list = list(input_list)

    # index of item to move
    idx_move = output_list.index(input_item_to_move)

    # pop off the item to move
    itm_move = output_list.pop(idx_move)

    # index of item to insert here
    idx_insert = output_list.index(input_item_insert_here)

    # insert item to move into here
    output_list.insert(idx_insert, itm_move)

    return output_list


import pandas as pd

# step 1: create sample dataframe
df = pd.DataFrame({
    'motorcycle': ['motorcycle1', 'motorcycle2', 'motorcycle3'],
    'initial_odometer': [101, 500, 322],
    'final_odometer': [201, 515, 463],
    'other_col_1': ['blah', 'blah', 'blah'],
    'other_col_2': ['blah', 'blah', 'blah']
})
print('Step 1: create sample dataframe')
display(df)
print()

# step 2: add new column that is difference between final and initial
df['change_odometer'] = df['final_odometer']-df['initial_odometer']
print('Step 2: add new column')
display(df)
print()

# step 3: rearrange columns
ls_cols = df.columns
ls_cols = rearrange_list(ls_cols, 'change_odometer', 'final_odometer')
df=df[ls_cols]
print('Step 3: rearrange columns')
display(df)

我很喜欢Shoresh的回答：当你不知道位置时，使用集合功能来删除列，但这不符合我的目的，因为我需要保持原始的列顺序（具有任意的列标签）。

不过，我通过使用boltons包中的IndexedSet实现了这一点。

我还需要重新添加多个列标签，因此对于更一般的情况，我使用了以下代码：

from boltons.setutils import IndexedSet
cols = list(IndexedSet(df.columns.tolist()) - set(['mean', 'std']))
cols[0:0] =['mean', 'std']
df = df[cols]

希望这对搜索此线程以寻求通用解决方案的任何人都有用。

我认为这个函数更简单。您只需在开始或结束处或同时指定列的子集：

def reorder_df_columns(df, start=None, end=None):
    """
        This function reorder columns of a DataFrame.
        It takes columns given in the list `start` and move them to the left.
        Its also takes columns in `end` and move them to the right.
    """
    if start is None:
        start = []
    if end is None:
        end = []
    assert isinstance(start, list) and isinstance(end, list)
    cols = list(df.columns)
    for c in start:
        if c not in cols:
            start.remove(c)
    for c in end:
        if c not in cols or c in start:
            end.remove(c)
    for c in start + end:
        cols.remove(c)
    cols = start + cols + end
    return df[cols]

此函数避免了您只需列出数据集中的每个变量来对其中的几个变量进行排序。

def order(frame,var):
    if type(var) is str:
        var = [var] #let the command take a string or list
    varlist =[w for w in frame.columns if w not in var]
    frame = frame[var+varlist]
    return frame 

它需要两个参数，第一个是数据集，第二个是要放到前面的数据集中的列。

所以在我的例子中，我有一个名为Frame的数据集，其中包含变量A1、A2、B1、B2、Total和Date。如果我想把道达尔带到前面，那么我所要做的就是：

frame = order(frame,['Total'])

如果我想将Total和Date带到前台，那么我会：

frame = order(frame,['Total','Date'])

编辑：

另一种有用的使用方法是，如果您有一个不熟悉的表，并且正在查找其中包含特定术语的变量，例如VAR1、VAR2，。。。您可以执行以下操作：

frame = order(frame,[v for v in frame.columns if "VAR" in v])

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

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'))