使用pandas怎么调整列的顺序

这篇文章给大家介绍使用pandas怎么调整列的顺序，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1、调整列的顺序

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df   A B C D 0  bob 12 78 87 1 millor 15 92 21 >>> df.columns Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object') # 这是最简单常用的一种方法，相当于指定列名让pandas # 从df中获取 >>> df[['A', 'D', 'C', 'B']]   A D C B 0  bob 87 78 12 1 millor 21 92 15 # 这也是可以的 >>> df[['A', 'A', 'A', 'A']]   A  A  A  A 0  bob  bob  bob  bob 1 millor millor millor millor

2、添加某一列或者某几列

（1）直接添加

>>> df['E']=[1, 2] >>> df   A B C D E 0  bob 12 78 87 1 1 millor 15 92 21 2

（2）调用assign方法。该方法善于根据已有的列添加新的列，通过基本运算，或者调用函数

>>> df   A B C D 0  bob 12 78 87 1 millor 15 92 21 # 其中E是列名，根据B列-C列的值得到 >>> df.assign(E=df['B'] - df['C'])   A B C D E 0  bob 12 78 87 -66 1 millor 15 92 21 -77 # 添加两列也可以 >>> df.assign(E=df['B'] - df['C'], F=df['B'] * df['C'])   A B C D E  F 0  bob 12 78 87 -66 936 1 millor 15 92 21 -77 1380

哈哈，以上就是pandas关于调整列的顺序以及新增列的用法

补充：pandas修改DataFrame中的列名&调整列的顺序

修改列名：

直接调用接口：

df.rename()

看一下接口中的定义：

 def rename(self, *args, **kwargs):   """   Alter axes labels.   Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not contained in   a dict / Series will be left as-is. Extra labels listed don't throw an   error.   See the :ref:`user guide <basics.rename>` for more.   Parameters   ----------   mapper, index, columns : dict-like or function, optional    dict-like or functions transformations to apply to    that axis' values. Use either ``mapper`` and ``axis`` to    specify the axis to target with ``mapper``, or ``index`` and    ``columns``.   axis : int or str, optional    Axis to target with ``mapper``. Can be either the axis name    ('index', 'columns') or number (0, 1). The default is 'index'.   copy : boolean, default True    Also copy underlying data   inplace : boolean, default False    Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is    ignored.   level : int or level name, default None    In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified    level.   Returns   -------   renamed : DataFrame   See Also   --------   pandas.DataFrame.rename_axis   Examples   --------   ``DataFrame.rename`` supports two calling conventions   * ``(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)``   * ``(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)``   We *highly* recommend using keyword arguments to clarify your   intent.   >>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})   >>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})    a c   0 1 4   1 2 5   2 3 6     >>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})    a B   0 1 4   1 2 5   2 3 6     Using axis-style parameters     >>> df.rename(str.lower, axis='columns')    a b   0 1 4   1 2 5   2 3 6     >>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')    A B   0 1 4   2 2 5   4 3 6   """   axes = validate_axis_style_args(self, args, kwargs, 'mapper', 'rename')   kwargs.update(axes)   # Pop these, since the values are in `kwargs` under different names   kwargs.pop('axis', None)   kwargs.pop('mapper', None)   return super(DataFrame, self).rename(**kwargs)

注意：

一个*，输入可以是数组、元组，会把输入的数组或元组拆分成一个个元素。

两个*，输入必须是字典格式

示例：

>>>import pandas as pd >>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]}) >>> a   A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9    #将列名A替换为列名a，B改为b，C改为c >>>a.rename(columns={'A':'a', 'B':'b', 'C':'c'}, inplace = True) >>>a  a b c 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9

调整列的顺序：

如：

>>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'], 'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}   >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序，和字典中的先后顺序并不一样，字典中'user_id','book_id','rating','mark_date'    book_id mark_date rating user_id 0 3713327 2017-03-07 4 webbang 1 4074636 2017-03-07 4 webbang 2 26873486 2017-03-07 4 webbang

直接修改列名：

>>> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date' >>> df    user_id book_id rating mark_date 0 webbang 3713327 4 2017-03-07 1 webbang 4074636 4 2017-03-07 2 webbang 26873486 4 2017-03-07

关于使用pandas怎么调整列的顺序就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。