要根据其他列的名称将现有列设置为右侧/左侧，请执行以下操作：

def df_move_column(df, col_to_move, col_left_of_destiny="", right_of_col_bool=True):
    cols = list(df.columns.values)
    index_max = len(cols) - 1

    if not right_of_col_bool:
        # set left of a column "c", is like putting right of column previous to "c"
        # ... except if left of 1st column, then recursive call to set rest right to it
        aux = cols.index(col_left_of_destiny)
        if not aux:
            for g in [x for x in cols[::-1] if x != col_to_move]:
                df = df_move_column(
                        df, 
                        col_to_move=g, 
                        col_left_of_destiny=col_to_move
                        )
            return df
        col_left_of_destiny = cols[aux - 1]

    index_old = cols.index(col_to_move)
    index_new = 0
    if len(col_left_of_destiny):
        index_new = cols.index(col_left_of_destiny) + 1

    if index_old == index_new:
        return df

    if index_new < index_old:
        index_new = np.min([index_new, index_max])
        cols = (
            cols[:index_new]
            + [cols[index_old]]
            + cols[index_new:index_old]
            + cols[index_old + 1 :]
        )
    else:
        cols = (
            cols[:index_old]
            + cols[index_old + 1 : index_new]
            + [cols[index_old]]
            + cols[index_new:]
        )

    df = df[cols]
    return df

E.g.

cols = list("ABCD")
df2 = pd.DataFrame(np.arange(4)[np.newaxis, :], columns=cols)
for k in cols:
    print(30 * "-")
    for g in [x for x in cols if x != k]:
        df_new = df_move_column(df2, k, g)
        print(f"{k} after {g}:  {df_new.columns.values}")
for k in cols:
    print(30 * "-")
    for g in [x for x in cols if x != k]:
        df_new = df_move_column(df2, k, g, right_of_col_bool=False)
        print(f"{k} before {g}:  {df_new.columns.values}")

输出：

只需键入要更改的列名，然后为新位置设置索引。

def change_column_order(df, col_name, index):
    cols = df.columns.tolist()
    cols.remove(col_name)
    cols.insert(index, col_name)
    return df[cols]

对于您的情况，这将是：

df = change_column_order(df, 'mean', 0)

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])

你也可以这样做：

df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]

您可以通过以下方式获取列列表：

cols = list(df.columns.values)

输出将产生：

['0', '1', '2', '3', 'mean']

…然后，在将其放入第一个函数之前，可以手动重新排列

我想在一个数据帧前面加上两列，我不知道所有列的确切名称，因为它们是从之前的pivot语句生成的。所以，如果你也遇到同样的情况：把你知道名字的列放在前面，然后让它们跟着“所有其他列”，我提出了以下一般解决方案：

df = df.reindex_axis(['Col1','Col2'] + list(df.columns.drop(['Col1','Col2'])), axis=1)

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