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
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
其他回答
只需按所需顺序分配列名：
In [39]: df
Out[39]:
0 1 2 3 4 mean
0 0.172742 0.915661 0.043387 0.712833 0.190717 1
1 0.128186 0.424771 0.590779 0.771080 0.617472 1
2 0.125709 0.085894 0.989798 0.829491 0.155563 1
3 0.742578 0.104061 0.299708 0.616751 0.951802 1
4 0.721118 0.528156 0.421360 0.105886 0.322311 1
5 0.900878 0.082047 0.224656 0.195162 0.736652 1
6 0.897832 0.558108 0.318016 0.586563 0.507564 1
7 0.027178 0.375183 0.930248 0.921786 0.337060 1
8 0.763028 0.182905 0.931756 0.110675 0.423398 1
9 0.848996 0.310562 0.140873 0.304561 0.417808 1
In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]
现在，“mean”列出现在前面：
In [41]: df
Out[41]:
mean 4 3 2 1
0 1 0.190717 0.712833 0.043387 0.915661
1 1 0.617472 0.771080 0.590779 0.424771
2 1 0.155563 0.829491 0.989798 0.085894
3 1 0.951802 0.616751 0.299708 0.104061
4 1 0.322311 0.105886 0.421360 0.528156
5 1 0.736652 0.195162 0.224656 0.082047
6 1 0.507564 0.586563 0.318016 0.558108
7 1 0.337060 0.921786 0.930248 0.375183
8 1 0.423398 0.110675 0.931756 0.182905
9 1 0.417808 0.304561 0.140873 0.310562
大多数答案都不够概括，panda reindex_axis方法有点乏味，因此我提供了一个简单的函数，可以使用字典将任意数量的列移动到任意位置，其中key=列名，value=要移动到的位置。如果数据帧很大，请将True传递给“big_data”，那么函数将返回有序的列列表。您可以使用此列表来分割数据。
def order_column(df, columns, big_data = False):
"""Re-Orders dataFrame column(s)
Parameters :
df -- dataframe
columns -- a dictionary:
key = current column position/index or column name
value = position to move it to
big_data -- boolean
True = returns only the ordered columns as a list
the user user can then slice the data using this
ordered column
False = default - return a copy of the dataframe
"""
ordered_col = df.columns.tolist()
for key, value in columns.items():
ordered_col.remove(key)
ordered_col.insert(value, key)
if big_data:
return ordered_col
return df[ordered_col]
# e.g.
df = pd.DataFrame({'chicken wings': np.random.rand(10, 1).flatten(), 'taco': np.random.rand(10,1).flatten(),
'coffee': np.random.rand(10, 1).flatten()})
df['mean'] = df.mean(1)
df = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 })
>>>
col = order_column(df, {'mean': 0, 'coffee':1 }, True)
col
>>>
['mean', 'coffee', 'chicken wings', 'taco']
# you could grab it by doing this
df = df[col]
您可以使用以下名称列表对数据帧列进行重新排序：
df=df.filter（list_of_col_name）
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])
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]
