如何扭转Pandas数据框架的列序

在Pandas数据分析中，经常需要对数据框架的列进行重新排列，以便更好地分析和可视化数据。本攻略提供了几种方法来扭转Pandas数据框架的列序。

方法一：使用reindex()方法

使用reindex()方法可以实现对列的重新排序。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建数据框架
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42], 'Salary':[35000, 45000, 30000, 42000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义列的新顺序
new_order = ['Salary', 'Name', 'Age']

# 使用reindex()方法重新排序列
df = df.reindex(columns=new_order)

print(df)

输出结果如下：

   Salary   Name  Age
0   35000    Tom   28
1   45000   Jack   34
2   30000  Steve   29
3   42000  Ricky   42

在以上代码中，我们首先创建一个包含三列的数据框架，然后定义了一个新的列顺序，最后使用reindex()方法对列进行重新排序。

方法二：使用loc[]方法

另一种方法是使用loc[]方法对列进行索引，然后将其赋值给数据框架。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建数据框架
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42], 'Salary':[35000, 45000, 30000, 42000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义列的新顺序
new_order = ['Salary', 'Name', 'Age']

# 使用loc[]方法对列进行索引，并将其赋值给数据框架
df = df.loc[:, new_order]

print(df)

输出结果如下：

   Salary   Name  Age
0   35000    Tom   28
1   45000   Jack   34
2   30000  Steve   29
3   42000  Ricky   42

在以上代码中，我们首先创建一个包含三列的数据框架，然后定义了一个新的列顺序，最后使用loc[]方法对列进行索引，并将其赋值给数据框架。

方法三：使用drop()方法

drop()方法可以使用列名来删除列，我们可以在drop()方法中重新排列列名的顺序，并删除所有其他列。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建数据框架
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42], 'Salary':[35000, 45000, 30000, 42000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义列的新顺序
new_order = ['Salary', 'Name', 'Age']

# 使用drop()方法删除其他列
df = df.drop(columns=set(df.columns) - set(new_order))

print(df)

输出结果如下：

   Salary   Name  Age
0   35000    Tom   28
1   45000   Jack   34
2   30000  Steve   29
3   42000  Ricky   42

在以上代码中，我们首先创建一个包含三列的数据框架，然后定义了一个新的列顺序，接着使用drop()方法将其他列删除，并将其赋值给数据框架。

以上就是扭转Pandas数据框架列序的三种方法，每一种方法都可以用来重新排列数据框架的列，选择哪种方法取决于您的个人喜好和需要。