Question

我有多个pandas.Dataframe对象，并且想在for循环中重新排列所有对象的列，但是它不起作用。我所拥有的是：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

dfs = [ df1, df2 ]

现在，更改列的名称即可：

for df in dfs:
    df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

df1.head()

打印（用字母代替数字的列）：

          a         b         c         d         e
0  0.276383  0.655995  0.512101  0.793673  0.165763
1  0.841603  0.831268  0.776274  0.670846  0.847065
2  0.626632  0.448145  0.184613  0.763160  0.337947
3  0.502062  0.881765  0.154048  0.908834  0.669257
4  0.254717  0.538606  0.677790  0.088452  0.014447

但是，更改列顺序的操作方式不同。以下循环：

for df in dfs:
    df = df[ [ 'e', 'd', 'c', 'b', 'a' ] ]

保留数据帧不变。

如果我在for循环外对每个数据帧都这样做，那么它会起作用，

df1 = df1[ [ 'e', 'd', 'c', 'b', 'a' ] ]
df1.head()

打印以下内容：

          e         d         c         b         a
0  0.165763  0.793673  0.512101  0.655995  0.276383
1  0.847065  0.670846  0.776274  0.831268  0.841603
2  0.337947  0.763160  0.184613  0.448145  0.626632
3  0.669257  0.908834  0.154048  0.881765  0.502062
4  0.014447  0.088452  0.677790  0.538606  0.254717

为什么不能在数据框上循环以更改列顺序？

如何遍历列表中的数据框以更改列顺序？

使用python 3.5.3，pandas 0.23.3

Answer 1

使用enumerate，并记住将其分配回您的list：

for i, df in enumerate(dfs):
    dfs[i] = df[['e', 'd', 'c', 'b', 'a']]

Answer 2

我花了一段时间，实际上给了我一个很好的困惑。
之所以这样工作，是因为在第一个循环中，您修改现有对象，但是在第二个循环中，您实际上创建了 new 对象并 overwrite 旧的;这样，列表dfs将失去对df1和df2的引用。如果您希望代码以第二轮循环后的方式工作，希望看到应用于df1和df2的更改，则只能使用在原始数据帧上运行的方法并执行不需要覆盖。
我不相信我的方法是最佳方法，但这就是我的意思：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

dfs = [ df1, df2 ]

for df in dfs:
    df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

for df in dfs:
    for c in ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']:
        df.insert(df.shape[1],c+'_new',df[c])
    #df.drop(['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], axis=1)
    for c in [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]:
        del df[c]
    df.columns = ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']

然后调用df1打印：

           e           d           c           b           a
0   0.550885    0.879557    0.202626    0.218867    0.266057
1   0.344012    0.767083    0.139642    0.685141    0.559385
2   0.271689    0.247322    0.749676    0.903162    0.680389
3   0.643675    0.317681    0.217223    0.776192    0.665542
4   0.480441    0.981850    0.558303    0.780569    0.484447

循环更改pandas数据框中的列顺序

2 个答案: