Pandas 将列按名称移到数据表前面

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的pandas库将指定的列按照其列名移动到数据表的前面。

阅读更多：Pandas 教程

为什么要移动列

在进行数据分析和处理时，有时需要将重要的列调整到数据表的前面，以便更方便地查看和分析数据。在这种情况下，移动列将有助于提高数据处理的效率。

通过reindex函数移动列

使用reindex函数可以轻松地移动列。下面是一个示例：

import pandas as pd

#创建数据表
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'], 
        'age': [21, 24, 27], 
        'gender': ['M', 'F', 'M'], 'score': [75, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)

#将“score”列移动到第一列
cols = df.columns.tolist()
cols = cols[-1:] + cols[:-1]
df = df[cols]

print(df)

输出结果：

   score   name  age gender
0     75    Tom   21      M
1     85  Jerry   24      F
2     92  Spike   27      M

在上面的示例代码中，我们首先使用Python中的pandas库创建了一个数据表，并将其存储在df中。然后，我们获取数据表的列名并将其存储在cols列表中。我们将列表的最后一项移动到第一项，并更新数据表的列顺序。最后，我们打印数据表的结果以查看我们所做的更改。可以看到，“score”列现在已被移到了第一列。

通过pop函数移动列

另一种移动列的方法是使用pop函数，示例如下：

#使用pop函数移动“score”列
score = df.pop('score')
df.insert(0, 'score', score)
print(df)

输出结果：

   score   name  age gender
0     75    Tom   21      M
1     85  Jerry   24      F
2     92  Spike   27      M

使用pop函数，我们首先从数据表中删除“score”列并将其存储在score变量中。然后，我们将该列插入到数据表的第一列，并更新数据表的列顺序。最后，我们打印数据表的结果以查看我们所做的更改。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的pandas库将列按名称移动到数据表的前面。有两种方法可用，分别是使用reindex函数和pop函数。这两种方法都很简单，使用起来也很方便。通过移动列，我们可以更方便地查看和分析数据，并提高数据处理的效率。