pandas 调整df的字段顺序

你可以使用 `reindex` 或者 `loc` 方法来调整 Pandas DataFrame 的字段顺序。

使用 `reindex` 方法，你需要传递一个新的字段顺序的列表作为参数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.reindex(columns=['C', 'A', 'B'])

# 输出调整后的 DataFrame
print(df)

而使用 `loc` 方法，则可以通过选择需要的列并按照需要的顺序重新排列它们来完成。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.loc[:, ['C', 'A', 'B']]

# 输出调整后的 DataFrame
print(df)

这两种方法都可以用来调整 Pandas DataFrame 的字段顺序。

相关问题

pandas df有160个字段，针对里面的几个字段调整排列顺序 如果实现

你可以使用 `Dataframe` 的 `reindex` 方法来调整列的顺序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含 160 个字段的示例数据集
data = {'col{}'.format(i): [i for i in range(5)] for i in range(160)}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 要调整的列名
cols_to_move = ['col3', 'col5', 'col1']

# 将要调整的列名移动到前面
new_cols = cols_to_move + [col for col in df if col not in cols_to_move]

# 使用 reindex 方法调整列的顺序
df = df.reindex(columns=new_cols)

print(df.head())

你需要将 `cols_to_move` 替换为你要调整的列名列表。该代码将 `col3`、`col5` 和 `col1` 移动到了前面。

python Dataframe字段顺序改变，如把a列移动到最后

可以使用pandas的reindex()函数来改变DataFrame中特征的顺序，示例如下：

假设有一个DataFrame df，其中有3个特征：a、b、c，现在想要把a特征移动到最后一列的位置，可以使用以下代码：

df = df.reindex(columns=['b', 'c', 'a'])

这会将a特征移动到最后一列，同时保持b和c特征的顺序不变。如果需要将其他特征移动到其他位置，可以类似地进行操作。需要注意的是，reindex()函数会重新排序DataFrame的列，因此需要按照新的顺序指定所有列名。