熊猫如何交换或重新排序列

Question

我知道有一些方法可以在python pandas中交换列顺序。假设我有以下示例数据集：

import pandas as pd    
employee = {'EmployeeID' : [0,1,2],
     'FirstName' : ['a','b','c'],
     'LastName' : ['a','b','c'],
     'MiddleName' : ['a','b', None],
     'Contact' : ['(M) 133-245-3123', '(F)a123@gmail.com', '(F)312-533-2442 jimmy234@gmail.com']}

df = pd.DataFrame(employee)

一种基本的方法是：

neworder = ['EmployeeID','FirstName','MiddleName','LastName','Contact']
df=df.reindex(columns=neworder)

但是，如您所见，我只想交换两列。仅仅因为只有4列是可行的，但是如果我有100列怎么办？交换列或重新排序列的有效方法是什么？

可能有2种情况：

1. 当您只想交换2列时。
2. 当您想重新排列3列。（我很确定，这种情况可以应用于3列以上。）

感谢大伙们。

Answer 1

两列交换

cols = list(df.columns)
a, b = cols.index('LastName'), cols.index('MiddleName')
cols[b], cols[a] = cols[a], cols[b]
df = df[cols]

重新排序列交换（2 次交换）

cols = list(df.columns)
a, b, c, d = cols.index('LastName'), cols.index('MiddleName'), cols.index('Contact'), cols.index('EmployeeID')
cols[a], cols[b], cols[c], cols[d] = cols[b], cols[a], cols[d], cols[c]
df = df[cols]

交换多个

现在归结为如何使用列表切片 -

cols = list(df.columns)
cols = cols[1::2] + cols[::2]
df = df[cols]

Answer 2

如果你想在开始时有一个固定的列列表，你可以这样做

cols = ['EmployeeID','FirstName','MiddleName','LastName']
df = df[cols + [c for c in df.columns if c not in cols]]

这会将这 4 列放在第一位，其余的保持不变（没有任何重复的列）。

Answer 3

当在更大范围内面临同样的问题时，我在这个链接中遇到了一个非常优雅的解决方案：http ://www.datasciencemadesimple.com/re-arrange-or-re-order-the-column-of-dataframe-in- pandas-python-2/标题下的“按 pandas python 中的列位置重新排列数据帧的列”。

基本上，如果您将列顺序作为列表，您可以将其读取为新的列顺序。

##### Rearrange the column of dataframe by column position in pandas python

df2=df1[df1.columns[[3,2,1,0]]]
print(df2)

就我而言，我有一个预先计算的列链接来确定我想要的新顺序。如果这个顺序被定义为 L 中的数组，那么：

a_L_order = a[a.columns[L]]

Answer 4

假设您当前的列顺序为[b，c，d，a]，并且想要将其排序为[a，b，c，d]，则可以通过以下方式进行操作：

new_df = old_df[['a', 'b', 'c', 'd']]