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
时间: 2024-03-13 16:45:21 浏览: 25
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:
```python
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。
相关问题
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:
```python
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:
```python
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。
pandas 合并两个df,按照两个df中的字段是否包含匹配
您好,这是一个非常好的问题。您可以使用pandas中的merge()函数来合并两个DataFrame。
merge()函数的语法是:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='key')
```
其中,df1和df2是要合并的两个DataFrame,how是合并方式,on是合并的关键字。
合并方式有四种:
- inner:取两个DataFrame中都包含的记录,即交集。
- outer:取两个DataFrame中所有的记录,即并集。
- left:取左边DataFrame中所有的记录,并且取右边DataFrame中和左边DataFrame中匹配的记录。
- right:取右边DataFrame中所有的记录,并且取左边DataFrame中和右边DataFrame中匹配的记录。
关键字是指用来匹配两个DataFrame中的记录的字段。如果两个DataFrame中的字段名称不同,则可以使用left_on和right_on来指定。
例如,如果您想按照两个DataFrame中的某个字段进行匹配,可以这样写:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='column_name')
```
如果两个DataFrame中的字段名称不同,则可以这样写:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_on='left_column_name', right_on='right_column_name')
```
希望这可以帮助您解决问题。