DataFrame 更改列的顺序、指定某列的位置(用insert()、index、pop) |
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DataFrame 更改列的顺序、指定某列的位置(用insert()、index、pop)
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需求简单描述即，我的dataframe列顺序是：col1=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’,‘f’]，我想让它变成：col2=[‘c’,‘a’,‘b’,‘d’,‘e’,‘f’]，即’c’列提到最前面。 首先想到： 直接指定列的顺序 df = df[['c','a','b','d','e','f']] or df=df.loc[:,cols]df.loc[:,cols]的操作过程就是：获取所有的行，按照cols列表来依次取原data的列，得到新的DataFrame赋给新的变量df。 ps:python错误：ix()以及 iloc()和loc()的区别 这种方法可行，前提是已知所有的列名，并且列不多，不会太麻烦。但是我的代码中，随着数据库的更新，列会有增加，这种直接指定列顺序的方法下次运行就会报错。 使用insert()因此，代码可以需要得到所有列，然后先除去’c’列，再将其提到最前，其实用insert()一行代码就可以实现。 获取DataFrame列标签 columns = list(df_merge) 改变列顺序（使用index,pop,insert) 【app_no提到第一列】 # move the column to head of list using index, pop and insert columns.insert(0, columns.pop(columns.index('app_no')))insert方法： 1.功能: insert()函数用于将指定对象插入列表的指定位置。 2.语法: list.insert(index, obj) 3.参数 :index: 对象obj需要插入的索引位置。 obj: 插入列表中的对象。 利用loc获取新的DataFrame，拷贝交换顺序后的DataFrame # use loc to reorder df_merge = df_merge.loc[:, columns] df_merge
参考博客：https://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5414020.html https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80094541 |
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