您可以使用一个集合，它是唯一元素的无序集合，以保持“其他列的顺序不变”：

other_columns = list(set(df.columns).difference(["mean"])) #[0, 1, 2, 3, 4]

然后，可以通过以下方式使用lambda将特定列移动到前面：

In [1]: import numpy as np                                                                               

In [2]: import pandas as pd                                                                              

In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))                                                         

In [4]: df["mean"] = df.mean(1)                                                                          

In [5]: move_col_to_front = lambda df, col: df[[col]+list(set(df.columns).difference([col]))]            

In [6]: move_col_to_front(df, "mean")                                                                    
Out[6]: 
       mean         0         1         2         3         4
0  0.697253  0.600377  0.464852  0.938360  0.945293  0.537384
1  0.609213  0.703387  0.096176  0.971407  0.955666  0.319429
2  0.561261  0.791842  0.302573  0.662365  0.728368  0.321158
3  0.518720  0.710443  0.504060  0.663423  0.208756  0.506916
4  0.616316  0.665932  0.794385  0.163000  0.664265  0.793995
5  0.519757  0.585462  0.653995  0.338893  0.714782  0.305654
6  0.532584  0.434472  0.283501  0.633156  0.317520  0.994271
7  0.640571  0.732680  0.187151  0.937983  0.921097  0.423945
8  0.562447  0.790987  0.200080  0.317812  0.641340  0.862018
9  0.563092  0.811533  0.662709  0.396048  0.596528  0.348642

In [7]: move_col_to_front(df, 2)                                                                         
Out[7]: 
          2         0         1         3         4      mean
0  0.938360  0.600377  0.464852  0.945293  0.537384  0.697253
1  0.971407  0.703387  0.096176  0.955666  0.319429  0.609213
2  0.662365  0.791842  0.302573  0.728368  0.321158  0.561261
3  0.663423  0.710443  0.504060  0.208756  0.506916  0.518720
4  0.163000  0.665932  0.794385  0.664265  0.793995  0.616316
5  0.338893  0.585462  0.653995  0.714782  0.305654  0.519757
6  0.633156  0.434472  0.283501  0.317520  0.994271  0.532584
7  0.937983  0.732680  0.187151  0.921097  0.423945  0.640571
8  0.317812  0.790987  0.200080  0.641340  0.862018  0.562447
9  0.396048  0.811533  0.662709  0.596528  0.348642  0.563092

简单地说，

df = df[['mean'] + df.columns[:-1].tolist()]

对我来说，一个非常简单的解决方案是在df.columns上使用.rendex：

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

你也可以这样做：

df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]

您可以通过以下方式获取列列表：

cols = list(df.columns.values)

输出将产生：

['0', '1', '2', '3', 'mean']

…然后，在将其放入第一个函数之前，可以手动重新排列

这个问题以前已经回答过，但reindex_axis现在已被弃用，因此我建议使用：

df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

对于那些想要指定他们想要的顺序而不是仅仅对它们进行排序的人来说，下面列出了解决方案：

df = df.reindex(['the','order','you','want'], axis=1)

现在，如何对列名列表排序真的不是熊猫问题，而是Python列表操作问题。有很多方法可以做到这一点，我认为这个答案有一个非常简洁的方法。

我想到了和Dmitriy Work一样的答案，显然是最简单的：

df["mean"] = df.mean(1)
l =  list(np.arange(0,len(df.columns) -1 ))
l.insert(0,-1)
df.iloc[:,l]