将一个DataFrame的最后一列变为第一列

要将一个DataFrame的最后一列变为第一列，可以使用以下步骤：
1. 获取DataFrame的列名列表。
2. 将最后一列从列表中移除，并在列表的开头插入该列名。
3. 使用reindex()函数重新排列DataFrame的列顺序。

下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 将最后一列变为第一列
columns = df.columns.tolist()
last_column = columns.pop()
columns.insert(0, last_column)
df = df.reindex(columns=columns)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   C  A  B
0  7  1  4
1  8  2  5
2  9  3  6

相关问题

r语言dataframe把第一列变为索引

在 R 语言中，可以使用 `rownames()` 函数将数据框的第一列设置为行索引。具体操作如下：

# 创建一个数据框
df <- data.frame(A = c("a", "b", "c"), B = c(1, 2, 3), C = c(4, 5, 6))

# 将第一列设置为行索引
rownames(df) <- df$A
df$A <- NULL # 删除第一列

# 查看结果
df

输出结果为：

  B C
a 1 4
b 2 5
c 3 6

可以看到，第一列已经被设置为了行索引。注意，这里需要将第一列删除，因为它已经被作为行索引使用了。

dataframe将行索引添加为第一列

你可以使用 `reset_index()` 方法将行索引转换为列，然后使用 `insert()` 方法将其插入到第一列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将行索引作为第一列插入到数据框中
df.insert(0, 'index', df.index)

执行上述代码后，数据框 `df` 将会变成以下形式：

   index     name  age
0      0    Alice   25
1      1      Bob   30
2      2  Charlie   35