pandas如何改变列的顺序|极客教程

pandas如何改变列的顺序

在数据处理和分析中，常常需要调整数据框（DataFrame）中列（列）的顺序。如果列的顺序不符合我们的需求，我们需要对列进行重新排序。pandas提供了非常简单方便的方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用pandas来改变列的顺序。

基本用法

创建示例数据

首先，我们先创建一个示例数据，以便后续演示。以下是一个包含4列的DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    'D': [True, False, True, False]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，可以得到如下输出：

   A  B    C      D
0  1  a  0.1   True
1  2  b  0.2  False
2  3  c  0.3   True
3  4  d  0.4  False

这个数据包含4列，分别是A、B、C、D。

改变列的顺序

要改变列的顺序，我们可以直接通过reindex方法来调整列的顺序。在reindex方法中，我们需要指定新的列名顺序。

下面是一个将列的顺序从’A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’改为’B’, ‘C’, ‘D’, ‘A’的示例：

new_order = ['B', 'C', 'D', 'A']
df = df.reindex(columns=new_order)
print(df)

运行以上代码，可以得到如下输出：

   B    C      D  A
0  a  0.1   True  1
1  b  0.2  False  2
2  c  0.3   True  3
3  d  0.4  False  4

可以看到，现在DataFrame的列顺序已经改变了。

完整示例

下面我们来看一个完整的示例，包括创建示例数据、改变列的顺序和输出：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    'D': [True, False, True, False]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)

# 改变列的顺序
new_order = ['B', 'C', 'D', 'A']
df = df.reindex(columns=new_order)
print("\n调整列顺序后的数据:")
print(df)

运行以上代码，输出如下：

原始数据:
   A  B    C      D
0  1  a  0.1   True
1  2  b  0.2  False
2  3  c  0.3   True
3  4  d  0.4  False

调整列顺序后的数据:
   B    C      D  A
0  a  0.1   True  1
1  b  0.2  False  2
2  c  0.3   True  3
3  d  0.4  False  4