Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法

下面是关于“Pythonpandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法”的完整攻略。

1. 调整列顺序

在 Pandas 中，可以使用 DataFrame 对象的 loc 或 iloc 属性来调整列顺序。其中，loc 使用列名定位列，而 iloc 则使用列索引定位列。

下面是使用 loc 和 iloc 来调整列顺序的示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy'],
                   'gender': ['F', 'M', 'F'],
                   'age': [18, 25, 22]})

# 使用 loc 调整列顺序
df = df.loc[:, ['name', 'age', 'gender']]
print(df)

# 使用 iloc 调整列顺序
df = df.iloc[:, [0, 2, 1]]
print(df)

输出结果如下：

    name  age gender
0    Amy   18      F
1    Bob   25      M
2  Cathy   22      F

    name gender  age
0    Amy      F   18
1    Bob      M   25
2  Cathy      F   22

首先，创建了一个包含name、gender 和 age 三列数据的 DataFrame。然后，使用 loc 和 iloc 对列进行调整，最后输出了调整后的结果。其中，loc[:, ['name', 'age', 'gender']] 表示选择所有行，按照列名的顺序重新设置列的顺序；而 iloc[:, [0, 2, 1]] 则表示选择所有行，按照列索引的顺序重新设置列的顺序。

需要注意的是，在进行列调整后，df 数据的列顺序会被改变。如果需要保留原 DataFrame 的顺序，则需要将调整后的 DataFrame 赋值给原 DataFrame。

2. 修改 index 名

在 Pandas 中，修改 DataFrame 的 index 名需要使用 DataFrame.rename() 方法。该方法支持传入一个函数用来修改 index 名，或者传入一个字典用来映射 index 名。

下面是使用 DataFrame.rename() 方法修改 index 名的示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy'],
                   'gender': ['F', 'M', 'F'],
                   'age': [18, 25, 22]})

# 修改 index 名
df = df.rename(index={0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'})
print(df)

输出结果如下：

    name gender  age
A    Amy      F   18
B    Bob      M   25
C  Cathy      F   22

首先，创建了一个包含 name、gender 和 age 三列数据的 DataFrame。然后，使用 DataFrame.rename() 方法将 index 从 0~2 修改为 A~C。其中，index={0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'} 表示将第 0 行、第 1 行和第 2 行的 index 分别修改为 A、B 和 C。

需要注意的是，在修改 index 名后，df 数据的 index 名会被改变。如果需要保留原 DataFrame 的 index 名，则需要将修改后的 DataFrame 赋值给原 DataFrame。

至此，“Pythonpandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法”的完整攻略介绍完毕。