在同一个pandas数据帧中交换行

Question

我试图在pandas中的同一个DataFrame中交换行。

我试过了

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0], a.iloc[1]
a.iloc[0], a.iloc[1] = c, b

但我最后得到的两行显示第二行（3,4）的值。

即使变量b和c现在都分配给3和4，即使我没有再分配它们。我做错了吗？

Answer 1

使用临时变量来使用.copy()存储值，因为您在链上分配值时更改值，即使您使用复制，数据将直接更改。

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0], a.iloc[1]


temp = a.iloc[0].copy()
a.iloc[0] = c
a.iloc[1] = temp

或者您可以直接使用

这样的副本

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0].copy(), a.iloc[1].copy()
a.iloc[0],a.iloc[1] = c,b

Answer 2

通过这种方式，可以将其推断为更复杂的情况：

    a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
    rows = a.index.tolist()
    rows = rows[-1:]+rows[:-1]
    a=a.loc[rows]

Answer 3

接受的答案不会更改索引名称。

如果只想更改行的顺序，则应使用dataframe.reindex(arraylike)。请注意，索引已更改。

Answer 4

df = pd.DataFrame(data = [[1,2],[4,5],[6,7]], index=['a','b','c'], columns = [ 'A', 'B'])

df

df.reindex(['a','c','b'])