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）

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

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]

一种简单的方法是使用set（），特别是当您有一长串列并且不想手动处理它们时：

cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]

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]

在您的情况下，

df = df.reindex(columns=['mean',0,1,2,3,4])

会做你想做的事。

在我的情况下（一般形式）：

df = df.reindex(columns=sorted(df.columns))
df = df.reindex(columns=(['opened'] + list([a for a in df.columns if a != 'opened']) ))