Question

有没有办法根据我的个人偏好重新排序pandas数据框中的列（即不按字母顺序或数字排序，但更像是遵循某些约定）？

简单示例：

frame = pd.DataFrame({
        'one thing':[1,2,3,4],
        'second thing':[0.1,0.2,1,2],
        'other thing':['a','e','i','o']})

产生这个：

   one thing other thing  second thing
0          1           a           0.1
1          2           e           0.2
2          3           i           1.0
3          4           o           2.0

但相反，我想这样：

   one thing second thing  other thing
0          1           0.1           a
1          2           0.2           e
2          3           1.0           i
3          4           2.0           o

（请提供一个通用的解决方案，而不是针对这种情况。非常感谢。）

Answer 1

只需输入列名称即可自行选择订单。请注意双括号：

frame = frame[['column I want first', 'column I want second'...etc.]]

Answer 2

您可以使用：

columnsTitles = ['onething', 'secondthing', 'otherthing']

frame = frame.reindex(columns=columnsTitles)

Answer 3

您也可以执行df = df[['x', 'y', 'a', 'b']]

之类的操作

import pandas as pd
frame = pd.DataFrame({'one thing':[1,2,3,4],'second thing':[0.1,0.2,1,2],'other thing':['a','e','i','o']})
frame = frame[['second thing', 'other thing', 'one thing']]
print frame
   second thing other thing  one thing
0           0.1           a          1
1           0.2           e          2
2           1.0           i          3
3           2.0           o          4

此外，您可以通过以下方式获取列列表：

cols = list(df.columns.values)

输出将产生如下内容：

['x', 'y', 'a', 'b']

然后很容易手动重新排列。

Answer 4

使用列表而不是字典构建它

frame = pd.DataFrame([
        [1, .1, 'a'],
        [2, .2, 'e'],
        [3,  1, 'i'],
        [4,  4, 'o']
    ], columns=['one thing', 'second thing', 'other thing'])

frame

   one thing  second thing other thing
0          1           0.1           a
1          2           0.2           e
2          3           1.0           i
3          4           4.0           o

Answer 5

您也可以使用OrderedDict：

In [183]: from collections import OrderedDict

In [184]: data = OrderedDict()

In [185]: data['one thing'] = [1,2,3,4]

In [186]: data['second thing'] = [0.1,0.2,1,2]

In [187]: data['other thing'] = ['a','e','i','o']

In [188]: frame = pd.DataFrame(data)

In [189]: frame
Out[189]:
   one thing  second thing other thing
0          1           0.1           a
1          2           0.2           e
2          3           1.0           i
3          4           2.0           o

Answer 6

添加'columns'参数：

frame = pd.DataFrame({
        'one thing':[1,2,3,4],
        'second thing':[0.1,0.2,1,2],
        'other thing':['a','e','i','o']},
        columns=['one thing', 'second thing', 'other thing']
)

Answer 7

这是我经常使用的解决方案。当您拥有包含大量列的大型数据集时，您绝对不希望手动重新排列所有列。

您可以做的（很可能是想做的）只是订购您经常使用的前几列，然后让所有其他列成为自己。这是R中的一种常见方法。df %>%select(one, two, three, everything())

因此，您可以首先手动键入要排序的列，并在列表cols_to_order中的所有其他列之前显示。

然后您构建一个新列：

new_columns = cols_to_order + (frame.columns.drop(cols_to_order).to_list())

此后，您可以使用new_columns作为其他建议的解决方案。

import pandas as pd
frame = pd.DataFrame({
    'one thing': [1, 2, 3, 4],
    'other thing': ['a', 'e', 'i', 'o'],
    'more things': ['a', 'e', 'i', 'o'],
    'second thing': [0.1, 0.2, 1, 2],
})

cols_to_order = ['one thing', 'second thing']
new_columns = cols_to_order + (frame.columns.drop(cols_to_order).to_list())
frame[new_columns]

   one thing  second thing other thing more things
0          1           0.1           a           a
1          2           0.2           e           e
2          3           1.0           i           i
3          4           2.0           o           o

Answer 8

尝试建立索引（因此您不仅需要通用的解决方案，因此索引顺序也可以是您想要的）：

l=[0,2,1] # index order
frame=frame[[frame.columns[i] for i in l]]

现在：

print(frame)

是：

   one thing second thing  other thing
0          1           0.1           a
1          2           0.2           e
2          3           1.0           i
3          4           2.0           o

Answer 9

我认为这是最简单，最有效的方法：

df = pd.DataFrame({
        'one thing':[1,2,3,4],
        'second thing':[0.1,0.2,1,2],
        'other thing':['a','e','i','o']})

df = df[['one thing','second thing', 'other thing']]

设置pandas数据帧中的列顺序

9 个答案: