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
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']) ))
其他回答
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)
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
使用T怎么样？
df = df.T.reindex(['mean', 0, 1, 2, 3, 4]).T
这里有一种移动一个现有列的方法，它将修改现有的数据帧。
my_column = df.pop('column name')
df.insert(3, my_column.name, my_column) # Is in-place
我自己也遇到了一个类似的问题，只是想补充一下我已经解决的问题。我喜欢用于更改列顺序的reindex_axis（）方法。这是有效的：
df = df.reindex_axis(['mean'] + list(df.columns[:-1]), axis=1)
另一种基于@Jorge评论的方法：
df = df.reindex(columns=['mean'] + list(df.columns[:-1]))
虽然reindex_axis在微基准测试中似乎比reindex稍快，但我认为我更喜欢后者，因为它的直接性。
