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"})
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]]
我认为这是一个略为简洁的解决方案：
df.insert(0, 'mean', df.pop("mean"))
这个解决方案有点类似于@JoeHeffer的解决方案，但这是一条直线。
这里，我们从数据帧中删除列“mean”，并将其附加到具有相同列名的索引0。
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]
如果列名太长，无法键入，则可以通过整数列表指定新顺序，其中包含以下位置：
数据：
0 1 2 3 4 mean
0 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205 0.500678
1 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739 0.485741
2 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634 0.491923
3 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065 0.543382
4 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509 0.422683
5 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471 0.389390
6 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413 0.449972
7 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078 0.207592
8 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892 0.471749
9 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690 0.438500
通用示例：
new_order = [3,2,1,4,5,0]
print(df[df.columns[new_order]])
3 2 1 4 mean 0
0 0.575223 0.719802 0.361846 0.449205 0.500678 0.397312
1 0.584221 0.992154 0.522337 0.042739 0.485741 0.287256
2 0.167698 0.149296 0.464172 0.793634 0.491923 0.884812
3 0.862769 0.046006 0.500179 0.651065 0.543382 0.656891
4 0.468954 0.438760 0.223489 0.308509 0.422683 0.673702
5 0.572475 0.100932 0.093050 0.416471 0.389390 0.764020
6 0.556980 0.626101 0.248186 0.559413 0.449972 0.259181
7 0.308755 0.096072 0.075461 0.157078 0.207592 0.400591
8 0.997547 0.340573 0.368987 0.011892 0.471749 0.639745
9 0.899230 0.168839 0.714160 0.359690 0.438500 0.050582
虽然看起来我只是以不同的顺序显式键入列名，但列“mean”的事实应该清楚地表明，new_order与实际位置相关，而不是列名。
对于OP问题的具体情况：
new_order = [-1,0,1,2,3,4]
df = df[df.columns[new_order]]
print(df)
mean 0 1 2 3 4
0 0.500678 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205
1 0.485741 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739
2 0.491923 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634
3 0.543382 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065
4 0.422683 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509
5 0.389390 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471
6 0.449972 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413
7 0.207592 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078
8 0.471749 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892
9 0.438500 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690
这种方法的主要问题是多次调用同一代码将每次产生不同的结果，因此需要小心：）
