Pandas 下移列 - Python

在Pandas中，我们有时需要重新排列DataFrame的列的顺序。 例如，我们可能希望将某个列放在左侧而不是右侧，或者将非常规列放在常规数据列的周围。 在这种情况下，我们需要移动列。

移动列可以使用iloc或loc.perform，但这两种方法会涉及列名称和位置编号的操作。 因此，如果不确定要移动的列的位置编号，将变得更加困难。 另一种方法是使用列索引来操作。 我们可以使用Pandas下移列的技术，这使得移动列的操作变得非常简单。

Pandas中如何下移列？

下移列最简单的方法是使用Pandas的reindex属性。 如果我们要下移多个列，我们可以使用类似于这样的语法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': [5, 6]})

cols = list(df.columns.values)
cols.remove('col2')
cols.insert(1, 'col2')
df = df.reindex(columns=cols)
print(df)

输出结果：

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     2     4     6

在这里，我们采用以下步骤：

1. 首先，我们创建了一个名称为df的DataFrame。

2. 接下来，我们使用list函数确定要在DataFrame中重新排列的所有列的名称。 我们需要删除相应的列名，并在列表中插入新的列名。

3. 最后，我们使用Pandas的reindex函数重新排列DataFrame的列顺序。

通过交换两个列的位置下移列

我们也可以交换两个列的位置，并将某个列放在左侧。 我们可以使用以下代码将两个列交换位置：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': [5, 6]})

# 交换col2和col3的位置
df = df[['col1', 'col3', 'col2']]
print(df)

输出结果：

   col1  col3  col2
0     1     5     3
1     2     6     4

在这里，我们通过简单地使用列名称的列表重新排序DataFrame来交换了列。 在下一个例子中，我们将把col2这一列移动到左侧。

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': [5, 6]})

# 将col2移动到最左侧
cols = list(df.columns.values)
cols.remove('col2')
cols.insert(0, 'col2')
df = df.reindex(columns=cols)
print(df)

输出结果：

   col2  col1  col3
0     3     1     5
1     4     2     6

在这里，我们需要用与以前相同的步骤创建一个列名列表。 然后，我们从列表中删除col2，并在列表的开头插入它。 最后，我们使用reindex方法生成相应的DataFrame。

结论

使用Pandas重排列DataFrame列的算法很方便，而移动列也不例外。 可以使用列名列表而不是列的位置数量来执行许多操作。 但是，如果您要处理大型DataFrame，则需要考虑其他算法。