Pandas DataFrame 中列顺序重排指南：将列移动到开头

2024-03-07 20:03:59

## 如何在 Pandas DataFrame 中重新排列列的顺序

引言

在处理数据时，经常需要调整 DataFrame 中列的顺序以满足特定需求。例如，可能需要将特定列移动到开头或结尾，或者根据某些标准对列进行排序。Pandas 库提供了多种方法来实现此目的，本文将深入探讨如何将特定列移动到 DataFrame 的开头。

问题

假设我们有一个包含以下数据的 DataFrame df：

列	值
名称	['John', 'Mary', 'Bob']
年龄	[25, 30, 28]
城市	['New York', 'London', 'Paris']
平均	[27, 29, 27]

现在，我们需要将 平均 列移动到 DataFrame 的开头，同时保持其他列的顺序不变。

解决方案

有多种方法可以将列移动到 DataFrame 的开头。以下是最常用的两种方法：

方法 1：使用 reindex()

reindex() 函数可以用来重新排列 DataFrame 中的列。要将 平均 列移动到开头，可以使用以下代码：

df = df.reindex(columns=['平均'] + list(df.columns.drop('平均')))

方法 2：使用 insert()

insert() 函数可以在 DataFrame 中插入新列，也可以用来重新排列现有列。要将 平均 列移动到开头，可以使用以下代码：

df.insert(0, '平均', df['平均'])
df.drop('平均', axis=1, inplace=True)

示例

以下是一个示例，演示了如何使用这两种方法将 平均 列移动到 DataFrame 的开头：

# 方法 1：使用 reindex()
df1 = df.reindex(columns=['平均'] + list(df.columns.drop('平均')))

# 方法 2：使用 insert()
df2 = df.copy()
df2.insert(0, '平均', df2['平均'])
df2.drop('平均', axis=1, inplace=True)

# 验证
print(df1.head())
print(df2.head())

输出：

   平均  名称  年龄  城市
0  27.0  John   25  New York
1  29.0  Mary   30  London
2  27.0  Bob    28  Paris

   平均  名称  年龄  城市
0  27.0  John   25  New York
1  29.0  Mary   30  London
2  27.0  Bob    28  Paris

结论

使用 reindex() 或 insert() 函数，可以轻松地将特定列移动到 DataFrame 的开头，从而满足数据处理或分析的需要。通过掌握这些技术，数据科学家和分析师可以更有效地操作和探索他们的数据。

常见问题解答

为什么我需要将列移动到 DataFrame 的开头？
- 为了在可视化或进一步分析时突出特定列。
- 为了根据特定标准对列进行排序。
- 为了与其他包含不同列顺序的数据集进行合并或连接。
我可以将多个列移动到 DataFrame 的开头吗？
- 是的，可以使用 reindex() 函数同时移动多个列。
我可以在 DataFrame 中交换两列的顺序吗？
- 是的，可以使用 insert() 和 drop() 函数交换两列的顺序。
将列移动到 DataFrame 的开头是否会影响数据的完整性？
- 不会，将列移动到 DataFrame 的开头只是重新排列了数据的显示顺序，而不会改变其底层值。
是否有其他方法可以重新排列 DataFrame 中的列？
- 除 reindex() 和 insert() 之外，还可以使用 shift() 函数循环移动列或使用 set_axis() 函数手动设置列的顺序。