Pandas 更改列顺序 - Python

在数据分析和处理中，经常需要调整数据集的列顺序以满足分析需求。Pandas 是 Python 中一个用于数据处理和分析的强大库，它提供了许多常用数据操作的功能。在本文中，我们将会介绍如何使用 Pandas 更改数据框中的列顺序。

读取数据框

在演示更改列顺序之前，我们需要先读取一个数据框。我们可以使用 Pandas 中的 read_csv 函数从 CSV 文件中读取数据，或者使用 read_excel 函数从 Excel 文件中读取数据。

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 Excel 文件中读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

查看列顺序

在更改列顺序之前，我们先来看看如何查看当前数据框的列顺序。可以使用 Pandas 的 columns 属性获取数据框的列名称，并使用 tolist 方法转换为列表。

# 获取列名称列表
col_names = df.columns.tolist()
print(col_names)

更改列顺序

使用 Pandas 重新排列数据框的列顺序，可以通过指定新的列顺序列表，然后通过 loc 方法重新选择数据框中的列。以下是更改列顺序的示例代码：

# 新的列顺序列表
new_col_order = ['col3', 'col1', 'col2']

# 重新选择列
df = df.loc[:, new_col_order]

输出新数据框

最后，我们可以使用 Pandas 的 to_csv 函数将新的数据框保存到 CSV 文件中。可以指定文件名和文件路径。如果不指定文件路径，则默认保存到当前工作目录下。

# 输出新数据框到 CSV 文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

以上是 Pandas 中更改列顺序的示例代码。通过以上代码，我们可以轻松的重新排列数据框的列顺序，满足我们的分析需求。