pandas dataframe行号重新排列

时间: 2023-04-05 10:00:30 浏览: 117

如何更改 pandas dataframe 中两列的位置

在Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型数据结构，它包含行索引和列标签，非常适合数据处理和分析。在处理DataFrame时，有时我们需要调整列的顺序，将特定列移动到其他位置。本文将详细介绍两种在Pandas DataFrame中更改列位置的方法。方法一：使用`ix`属性在Pandas的早期版本中，`ix`是一个非常常用的操作符，可以用来选择和操作DataFrame的行和列。要将某一列移动到第一列，首先获取DataFrame的所有列名，然后使用`pop`函数移除目标列并将其插入到列表的开头。利用`ix`重新设置列顺序。 ```python # 获取列名列表 cols = list(df) # 移动目标列至列表首位 cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid'))) # 使用ix重排列顺序 df = df.ix[:, cols] ``` 示例中，`Mid`列被移动到了首位，新的DataFrame将按照`['Mid', 'Net', 'Upper', 'Lower', 'Zsore']`的顺序展示。方法二：通过`drop`和`insert` 另一种方法是先使用`drop`函数删除目标列，然后使用`insert`函数将其添加回DataFrame，放置在想要的位置。 ```python # 提取目标列 mid = df['Mid'] # 删除目标列 df.drop(labels=['Mid'], axis=1, inplace=True) # 在第一位置插入目标列 df.insert(0, 'Mid', mid) ``` 这种方法中，我们首先从DataFrame中移除`Mid`列，然后在新位置`0`插入该列，恢复了目标列的位置。需要注意的是，Pandas的`ix`属性在后来的版本中被弃用，推荐使用`.loc`和`.iloc`来代替。对于调整列顺序，更推荐使用`.loc`或`.iloc`，以及`.drop`和`.insert`函数，因为它们在最新版本中更为稳定和高效。在处理大量数据时，性能也是一个重要的考虑因素。`drop`和`insert`方法可能比`ix`更快，但具体性能差异取决于数据量和操作复杂性。因此，在实际应用中，应根据具体情况选择合适的方法。总结起来，Pandas DataFrame提供了灵活的方式来调整列的位置，以满足数据分析的需求。无论是使用`ix`还是结合`drop`和`insert`，都能有效地实现列的移动。在处理大型数据集时，建议使用推荐的、更稳定的方法，并注意优化代码以提高效率。

好的，我可以回答这个问题。您可以使用reset_index()函数来重新排列pandas dataframe的行号。例如，df.reset_index(drop=True, inplace=True)可以将行号重新排列，并将结果保存在原始数据框中。

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