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。

一种简单的方法是用列列表重新分配数据帧，根据需要重新排列。

这就是你现在拥有的：

In [6]: df
Out[6]:
          0         1         2         3         4      mean
0  0.445598  0.173835  0.343415  0.682252  0.582616  0.445543
1  0.881592  0.696942  0.702232  0.696724  0.373551  0.670208
2  0.662527  0.955193  0.131016  0.609548  0.804694  0.632596
3  0.260919  0.783467  0.593433  0.033426  0.512019  0.436653
4  0.131842  0.799367  0.182828  0.683330  0.019485  0.363371
5  0.498784  0.873495  0.383811  0.699289  0.480447  0.587165
6  0.388771  0.395757  0.745237  0.628406  0.784473  0.588529
7  0.147986  0.459451  0.310961  0.706435  0.100914  0.345149
8  0.394947  0.863494  0.585030  0.565944  0.356561  0.553195
9  0.689260  0.865243  0.136481  0.386582  0.730399  0.561593

In [7]: cols = df.columns.tolist()

In [8]: cols
Out[8]: [0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 'mean']

按任意方式重新排列列。这是我将最后一个元素移动到第一个位置的方式：

In [12]: cols = cols[-1:] + cols[:-1]

In [13]: cols
Out[13]: ['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]

然后重新排序数据帧，如下所示：

In [16]: df = df[cols]  #    OR    df = df.ix[:, cols]

In [17]: df
Out[17]:
       mean         0         1         2         3         4
0  0.445543  0.445598  0.173835  0.343415  0.682252  0.582616
1  0.670208  0.881592  0.696942  0.702232  0.696724  0.373551
2  0.632596  0.662527  0.955193  0.131016  0.609548  0.804694
3  0.436653  0.260919  0.783467  0.593433  0.033426  0.512019
4  0.363371  0.131842  0.799367  0.182828  0.683330  0.019485
5  0.587165  0.498784  0.873495  0.383811  0.699289  0.480447
6  0.588529  0.388771  0.395757  0.745237  0.628406  0.784473
7  0.345149  0.147986  0.459451  0.310961  0.706435  0.100914
8  0.553195  0.394947  0.863494  0.585030  0.565944  0.356561
9  0.561593  0.689260  0.865243  0.136481  0.386582  0.730399

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

另一种选择是使用set_index（）方法，后跟reset_index（）。请注意，我们首先pop（）将要移动到数据帧前面的列，以便在重置索引时避免名称冲突：

df.set_index(df.pop('column_name'), inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

有关详细信息，请参阅How to change the order of dataframe columns in panda。

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。

下面是一个超级简单的方法示例。如果您要从excel复制标题，请使用.split（'\t'）

df = df['FILE_NAME DISPLAY_PATH SHAREPOINT_PATH RETAILER LAST_UPDATE'.split()]