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

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。

其他回答

书中最黑客的方法

df.insert(0, "test", df["mean"])
df = df.drop(columns=["mean"]).rename(columns={"test": "mean"})

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]

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]

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)

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