Python Pandas 修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序案例

针对Python Pandas修改表格数据类型DataFrame列的顺序的问题，我们可以采用以下几步进行操作：

1.读取数据并查看数据信息

在使用Python Pandas修改表格数据类型DataFrame列的顺序前，我们首先需要了解我们要操作的数据。如果数据来自于csv文件等，我们需要使用Pandas自带的read_csv()函数读取数据。读取完成后，我们需要使用info()函数进行数据信息调用，以便于了解数据结构。

import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据信息
data.info()

2.修改列的顺序

在操作修改列的顺序前，我们需要先向正确的方式构建出我们期望的顺序列表。然后，我们可以通过reindex()的方式将数据中的列按照期望的顺序进行排列。

# 定义期望的顺序列表
order_columns = ['id', 'name', 'birthday', 'sex', 'class', 'score']

# 通过reindex()函数修改数据的列顺序
data = data.reindex(columns=order_columns)

3.修改列的数据类型

在上述过程中，如果需要可以同时修改列的数据类型。
如果我们需要修改‘birthday'列的数据类型，例如将其修改为datetime类型，我们则可以使用astype()函数。

# 修改birthday列为datetime类型
data['birthday'] = pd.to_datetime(data['birthday'])

完整示例：

以下是一个完整的示例，模拟了表格中的数据，并展示如何通过Python Pandas修改表格数据类型DataFrame列的顺序：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 数据示例：一个班级的学生成绩表格
data = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003', '004', '005'],
                     'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'John', 'Eva'],
                     'birthday': ['2000-01-01', '1999-09-29', '2000-02-14', '2000-06-15', '2001-04-03'],
                     'sex': ['male', 'male', 'female', 'male', 'female'],
                     'class': ['Class 01', 'Class 02', 'Class 03', 'Class 02', 'Class 01'],
                     'score': [85, 92, 73, 96, 88]})

# 自定义顺序
order_columns = ['id', 'name', 'birthday', 'sex', 'class', 'score']
# 修改列的顺序
data = data.reindex(columns=order_columns)
# 修改生日列的数据类型为datetime类型
data['birthday'] = pd.to_datetime(data['birthday'])

# 查看修改后的数据信息
data.info()

以上是一个示例的应用，展示了如何通过Python Pandas 修改表格数据类型DataFrame列的顺序，并修改其中一个列的数据类型。