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

DataFrame.sort_index（axis=1）非常干净。请在此处检查文档。然后凹入

大多数答案都不够概括，panda reindex_axis方法有点乏味，因此我提供了一个简单的函数，可以使用字典将任意数量的列移动到任意位置，其中key=列名，value=要移动到的位置。如果数据帧很大，请将True传递给“big_data”，那么函数将返回有序的列列表。您可以使用此列表来分割数据。

def order_column(df, columns, big_data = False):

    """Re-Orders dataFrame column(s)
       Parameters : 
       df      -- dataframe
       columns -- a dictionary:
                  key   = current column position/index or column name
                  value = position to move it to  
       big_data -- boolean 
                  True = returns only the ordered columns as a list
                          the user user can then slice the data using this
                          ordered column
                  False = default - return a copy of the dataframe
    """
    ordered_col = df.columns.tolist()

    for key, value in columns.items():

        ordered_col.remove(key)
        ordered_col.insert(value, key)

    if big_data:

        return ordered_col

    return df[ordered_col]

# e.g.
df = pd.DataFrame({'chicken wings': np.random.rand(10, 1).flatten(), 'taco': np.random.rand(10,1).flatten(),
                          'coffee': np.random.rand(10, 1).flatten()})
df['mean'] = df.mean(1)

df = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 })

>>>

col = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 }, True)

col
>>>
['mean', 'coffee', 'chicken wings', 'taco']

# you could grab it by doing this

df = df[col]

我相信，如果你知道另一列的位置，@Aman的答案是最好的。

如果您不知道mean的位置，但只有它的名称，则不能直接使用cols=cols[-1:]+cols[：-1]。以下是我接下来能想到的最好的东西：

meanDf = pd.DataFrame(df.pop('mean'))
# now df doesn't contain "mean" anymore. Order of join will move it to left or right:
meanDf.join(df) # has mean as first column
df.join(meanDf) # has mean as last column

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]

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。