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]

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]

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

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

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]

与上面的答案类似，还有一种方法可以使用deque（）及其rotate（）方法。rotate方法获取列表中的最后一个元素并将其插入开头：

from collections import deque

columns = deque(df.columns.tolist())
columns.rotate()

df = df[columns]