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]

其他回答

这里有一个函数可以对任意数量的列执行此操作。

def mean_first(df):
    ncols = df.shape[1]        # Get the number of columns
    index = list(range(ncols)) # Create an index to reorder the columns
    index.insert(0,ncols)      # This puts the last column at the front
    return(df.assign(mean=df.mean(1)).iloc[:,index]) # new df with last column (mean) first

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]

简单地说,

df = df[['mean'] + df.columns[:-1].tolist()]

我很喜欢Shoresh的回答:当你不知道位置时,使用集合功能来删除列,但这不符合我的目的,因为我需要保持原始的列顺序(具有任意的列标签)。

不过,我通过使用boltons包中的IndexedSet实现了这一点。

我还需要重新添加多个列标签,因此对于更一般的情况,我使用了以下代码:

from boltons.setutils import IndexedSet
cols = list(IndexedSet(df.columns.tolist()) - set(['mean', 'std']))
cols[0:0] =['mean', 'std']
df = df[cols]

希望这对搜索此线程以寻求通用解决方案的任何人都有用。

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]]