在Python中改变Pandas DataFrame列的顺序

在Python中，我们可以使用Pandas DataFrame的reindex()函数或者loc[]方法来改变DataFrame列的顺序。

1. 使用reindex()函数改变列的顺序

首先，需要先创建一个DataFrame示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'age': [28, 34, 29, 42],
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们假设想要改变DataFrame中的列顺序为 'gender', 'name', 'age'。

new_order = ['gender', 'name', 'age']

df = df.reindex(columns=new_order)

使用reindex()函数，我们传递一个新的列顺序list参数给columns，这样就能够改变DataFrame中列的顺序了。最后df就会按照新的顺序显示。输出结果为：

  gender   name  age
0      M    Tom   28
1      M   Jack   34
2      M  Steve   29
3      M  Ricky   42

1. 使用loc[]方法改变列的顺序

另一个改变Pandas DataFrame列顺序的方法是使用loc[]方法。

和reindex()函数不同，loc[]方法可以在一个语句中对每一列进行选择和重新排列。对于一个DataFrame示例，我们可以使用loc[]方法来选择并重新排列列。

df = df.loc[:, new_order]

我们传递一个新的列顺序list参数给loc[]方法，并且使用":"来选择所有行。最后df就会按照新的顺序显示。输出结果为：

  gender   name  age
0      M    Tom   28
1      M   Jack   34
2      M  Steve   29
3      M  Ricky   42

示例代码完整可参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'age': [28, 34, 29, 42],
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列顺序改变为'gender', 'name', 'age'。
new_order = ['gender', 'name', 'age']
df = df.reindex(columns=new_order)
# 或者使用loc[]方法
# df = df.loc[:, new_order]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

  gender   name  age
0      M    Tom   28
1      M   Jack   34
2      M  Steve   29
3      M  Ricky   42