更改标题 pandas 的顺序 - Python

在处理数据时，我们经常使用pandas库来进行数据清洗和分析。在pandas中，DataFrame的列顺序是非常重要的，因为它决定了数据框中列的排列顺序。在本篇文章中，我们将讲解如何使用pandas来更改数据框中的列顺序。

问题描述

我们假设我们有一个表格数据，其中包含以下列：Name, Age, Sex, Height, Weight。我们想把这些列的顺序改为Name, Age, Weight, Height, Sex。我们可以采用pandas中的reindex方法来实现这个目标。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Sex': ['F', 'M', 'M'],
    'Height': [165, 170, 175],
    'Weight': [60, 70, 80]
})

# 查看原数据框
print(df)

# 更改列顺序
df = df.reindex(columns=['Name', 'Age', 'Weight', 'Height', 'Sex'])

# 查看更改后的数据框
print(df)

运行结果如下：

|   | Name     |   Age |   Sex |   Height |   Weight |
|---|----------|-------|-------|----------|----------|
| 0 | Alice    |    25 | F     |      165 |       60 |
| 1 | Bob      |    30 | M     |      170 |       70 |
| 2 | Charlie  |    35 | M     |      175 |       80 |

|   | Name     |   Age |   Weight |   Height |   Sex |
|---|----------|-------|----------|----------|-------|
| 0 | Alice    |    25 |       60 |      165 | F     |
| 1 | Bob      |    30 |       70 |      170 | M     |
| 2 | Charlie  |    35 |       80 |      175 | M     |

方法说明

reindex(columns=) 方法可以按指定顺序重排 DataFame 的列。需要注意的是，原 DataFrame 的所有列必须包含在 columns 参数中，否则会出现错误。

结论

本篇文章介绍了如何使用pandas来更改数据框中的列顺序。使用reindex(columns=)方法可以很方便地实现数据框列的重排。