Python 更多的列顺序

在 Python 中，有时我们需要对数据进行排序并改变列的顺序。这篇文章将介绍如何使用 Pandas 库对数据进行排序并重新排列列的顺序。

Pandas 库的基本介绍

Pandas 是一个开源的 Python 库，用于数据处理和分析。它为 Python 程序员提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 的核心数据结构是 DataFrame 。

排序数据

要按照某列对数据进行排序，我们可以使用 sort_values() 函数。假设我们有以下数据：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 18, 30, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

将数据按照年龄升序排序可以使用以下代码：

df = df.sort_values('age')

对于日期类型的数据，我们可以使用 to_datetime() 函数将其转换为日期格式后再进行排序：

df['date'] = ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01']
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.sort_values('date')

重新排列列的顺序

要重新排列列的顺序，我们可以使用 reindex() 函数。假设我们想要将列的顺序改为 name、gender、age：

df = df.reindex(columns=['name', 'gender', 'age'])

总结

通过使用 Pandas 库的 sort_values() 和 reindex() 函数，我们可以方便地对数据进行排序和重新排列列的顺序。