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]

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]

此函数避免了您只需列出数据集中的每个变量来对其中的几个变量进行排序。

def order(frame,var):
    if type(var) is str:
        var = [var] #let the command take a string or list
    varlist =[w for w in frame.columns if w not in var]
    frame = frame[var+varlist]
    return frame 

它需要两个参数，第一个是数据集，第二个是要放到前面的数据集中的列。

所以在我的例子中，我有一个名为Frame的数据集，其中包含变量A1、A2、B1、B2、Total和Date。如果我想把道达尔带到前面，那么我所要做的就是：

frame = order(frame,['Total'])

如果我想将Total和Date带到前台，那么我会：

frame = order(frame,['Total','Date'])

编辑：

另一种有用的使用方法是，如果您有一个不熟悉的表，并且正在查找其中包含特定术语的变量，例如VAR1、VAR2，。。。您可以执行以下操作：

frame = order(frame,[v for v in frame.columns if "VAR" in v])

这里有一个非常简单的答案（只有一行）。

在将“n”列添加到df中之后，可以执行以下操作。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
df['mean'] = df.mean(1)
df
           0           1           2           3           4        mean
0   0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725    0.440439
1   0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570    0.723143
2   0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704    0.424512
3   0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685    0.805347
4   0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645    0.518551
5   0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914    0.672463
6   0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747    0.449473
7   0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266    0.559587
8   0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950    0.488736
9   0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053    0.414752


### here you can add below line and it should work 
# Don't forget the two (()) 'brackets' around columns names.Otherwise, it'll give you an error.

df = df[list(('mean',0, 1, 2,3,4))]
df

        mean           0           1           2           3           4
0   0.440439    0.929616    0.316376    0.183919    0.204560    0.567725
1   0.723143    0.595545    0.964515    0.653177    0.748907    0.653570
2   0.424512    0.747715    0.961307    0.008388    0.106444    0.298704
3   0.805347    0.656411    0.809813    0.872176    0.964648    0.723685
4   0.518551    0.642475    0.717454    0.467599    0.325585    0.439645
5   0.672463    0.729689    0.994015    0.676874    0.790823    0.170914
6   0.449473    0.026849    0.800370    0.903723    0.024676    0.491747
7   0.559587    0.526255    0.596366    0.051958    0.895090    0.728266
8   0.488736    0.818350    0.500223    0.810189    0.095969    0.218950
9   0.414752    0.258719    0.468106    0.459373    0.709510    0.178053

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：）

与上面的答案类似，还有一种方法可以使用deque（）及其rotate（）方法。rotate方法获取列表中的最后一个元素并将其插入开头：

from collections import deque

columns = deque(df.columns.tolist())
columns.rotate()

df = df[columns]