Как изменить порядок столбцов DataFrame?
У меня есть следующий DataFrame (df):
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
Я добавляю больше столбцов (-ов) по назначению:
df['mean'] = df.mean(1)
Как перенести столбец mean в начало, т.е. установить его как первый столбец, оставляя порядок остальных столбцов нетронутым?
Ответы
Ответ 1
Одним из простых способов было бы переназначить блок данных со списком столбцов, при необходимости переупорядочивая.
Это то, что у вас есть сейчас:
In [6]: df
Out[6]:
0 1 2 3 4 mean
0 0.445598 0.173835 0.343415 0.682252 0.582616 0.445543
1 0.881592 0.696942 0.702232 0.696724 0.373551 0.670208
2 0.662527 0.955193 0.131016 0.609548 0.804694 0.632596
3 0.260919 0.783467 0.593433 0.033426 0.512019 0.436653
4 0.131842 0.799367 0.182828 0.683330 0.019485 0.363371
5 0.498784 0.873495 0.383811 0.699289 0.480447 0.587165
6 0.388771 0.395757 0.745237 0.628406 0.784473 0.588529
7 0.147986 0.459451 0.310961 0.706435 0.100914 0.345149
8 0.394947 0.863494 0.585030 0.565944 0.356561 0.553195
9 0.689260 0.865243 0.136481 0.386582 0.730399 0.561593
In [7]: cols = df.columns.tolist()
In [8]: cols
Out[8]: [0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 'mean']
Переупорядочивайте cols любым способом. Вот как я переместил последний элемент в первую позицию:
In [12]: cols = cols[-1:] + cols[:-1]
In [13]: cols
Out[13]: ['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]
Затем измените порядок данных так:
In [16]: df = df[cols] # OR df = df.ix[:, cols]
In [17]: df
Out[17]:
mean 0 1 2 3 4
0 0.445543 0.445598 0.173835 0.343415 0.682252 0.582616
1 0.670208 0.881592 0.696942 0.702232 0.696724 0.373551
2 0.632596 0.662527 0.955193 0.131016 0.609548 0.804694
3 0.436653 0.260919 0.783467 0.593433 0.033426 0.512019
4 0.363371 0.131842 0.799367 0.182828 0.683330 0.019485
5 0.587165 0.498784 0.873495 0.383811 0.699289 0.480447
6 0.588529 0.388771 0.395757 0.745237 0.628406 0.784473
7 0.345149 0.147986 0.459451 0.310961 0.706435 0.100914
8 0.553195 0.394947 0.863494 0.585030 0.565944 0.356561
9 0.561593 0.689260 0.865243 0.136481 0.386582 0.730399
Ответ 2
Вы также можете сделать что-то вроде этого:
df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]
Вы можете получить список столбцов с помощью:
cols = list(df.columns.values)
Выход будет выдавать:
['0', '1', '2', '3', 'mean']
..., который затем легко переставить вручную, прежде чем опустить его в первую функцию
Ответ 3
Просто назначьте имена столбцов в том порядке, в котором вы хотите:
In [39]: df
Out[39]:
0 1 2 3 4 mean
0 0.172742 0.915661 0.043387 0.712833 0.190717 1
1 0.128186 0.424771 0.590779 0.771080 0.617472 1
2 0.125709 0.085894 0.989798 0.829491 0.155563 1
3 0.742578 0.104061 0.299708 0.616751 0.951802 1
4 0.721118 0.528156 0.421360 0.105886 0.322311 1
5 0.900878 0.082047 0.224656 0.195162 0.736652 1
6 0.897832 0.558108 0.318016 0.586563 0.507564 1
7 0.027178 0.375183 0.930248 0.921786 0.337060 1
8 0.763028 0.182905 0.931756 0.110675 0.423398 1
9 0.848996 0.310562 0.140873 0.304561 0.417808 1
In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]
Теперь, "средний" столбец выходит спереди:
In [41]: df
Out[41]:
mean 4 3 2 1
0 1 0.190717 0.712833 0.043387 0.915661
1 1 0.617472 0.771080 0.590779 0.424771
2 1 0.155563 0.829491 0.989798 0.085894
3 1 0.951802 0.616751 0.299708 0.104061
4 1 0.322311 0.105886 0.421360 0.528156
5 1 0.736652 0.195162 0.224656 0.082047
6 1 0.507564 0.586563 0.318016 0.558108
7 1 0.337060 0.921786 0.930248 0.375183
8 1 0.423398 0.110675 0.931756 0.182905
9 1 0.417808 0.304561 0.140873 0.310562
Ответ 4
Как насчет:
df.insert(0, 'mean', df.mean(1))
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#column-selection-addition-deletion
Ответ 5
В твоем случае,
df = df.reindex(columns=['mean',0,1,2,3,4])
будет делать именно то, что вы хотите.
В моем случае (общая форма):
df = df.reindex(columns=sorted(df.columns))
df = df.reindex(columns=(['opened'] + list([a for a in df.columns if a != 'opened']) ))
Ответ 6
С августа 2018 года:
Если имена ваших столбцов слишком длинные для ввода, вы можете указать новый порядок через список целых чисел с позициями:
Данные:
0 1 2 3 4 mean
0 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205 0.500678
1 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739 0.485741
2 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634 0.491923
3 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065 0.543382
4 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509 0.422683
5 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471 0.389390
6 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413 0.449972
7 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078 0.207592
8 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892 0.471749
9 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690 0.438500
Общий пример:
new_order = [3,2,1,4,5,0]
print(df[df.columns[new_order]])
3 2 1 4 mean 0
0 0.575223 0.719802 0.361846 0.449205 0.500678 0.397312
1 0.584221 0.992154 0.522337 0.042739 0.485741 0.287256
2 0.167698 0.149296 0.464172 0.793634 0.491923 0.884812
3 0.862769 0.046006 0.500179 0.651065 0.543382 0.656891
4 0.468954 0.438760 0.223489 0.308509 0.422683 0.673702
5 0.572475 0.100932 0.093050 0.416471 0.389390 0.764020
6 0.556980 0.626101 0.248186 0.559413 0.449972 0.259181
7 0.308755 0.096072 0.075461 0.157078 0.207592 0.400591
8 0.997547 0.340573 0.368987 0.011892 0.471749 0.639745
9 0.899230 0.168839 0.714160 0.359690 0.438500 0.050582
А для конкретного случая ОП вопрос:
new_order = [-1,0,1,2,3,4]
df = df[df.columns[new_order]]
print(df)
mean 0 1 2 3 4
0 0.500678 0.397312 0.361846 0.719802 0.575223 0.449205
1 0.485741 0.287256 0.522337 0.992154 0.584221 0.042739
2 0.491923 0.884812 0.464172 0.149296 0.167698 0.793634
3 0.543382 0.656891 0.500179 0.046006 0.862769 0.651065
4 0.422683 0.673702 0.223489 0.438760 0.468954 0.308509
5 0.389390 0.764020 0.093050 0.100932 0.572475 0.416471
6 0.449972 0.259181 0.248186 0.626101 0.556980 0.559413
7 0.207592 0.400591 0.075461 0.096072 0.308755 0.157078
8 0.471749 0.639745 0.368987 0.340573 0.997547 0.011892
9 0.438500 0.050582 0.714160 0.168839 0.899230 0.359690
Основная проблема этого подхода заключается в том, что многократный вызов одного и того же кода каждый раз будет приводить к разным результатам, поэтому нужно быть осторожным :)
Ответ 7
Вам нужно создать новый список столбцов в нужном порядке, а затем использовать df = df[cols], чтобы изменить порядок столбцов в этом новом порядке.
cols = ['mean'] + [col for col in df if col != 'mean']
df = df[cols]
Вы также можете использовать более общий подход. В этом примере последний столбец (обозначенный -1) вставлен в качестве первого столбца.
cols = [df.columns[-1]] + [col for col in df if col != df.columns[-1]]
df = df[cols]
Вы также можете использовать этот подход для переупорядочения столбцов в желаемом порядке, если они присутствуют в DataFrame.
inserted_cols = ['a', 'b', 'c']
cols = ([col for col in inserted_cols if col in df]
+ [col for col in df if col not in inserted cols])
df = df[cols]
Ответ 8
Я сам столкнулся с подобным вопросом и просто хотел добавить то, на что я остановился. Мне понравился метод reindex_axis() method для изменения порядка столбцов. Это сработало:
df = df.reindex_axis(['mean'] + list(df.columns[:-1]), axis=1)
Альтернативный метод, основанный на комментарии от @Jorge:
df = df.reindex(columns=['mean'] + list(df.columns[:-1]))
Хотя reindex_axis кажется, немного быстрее в микро-тестах, чем reindex, я думаю, что я предпочитаю последнее за его прямоту.
Ответ 9
Просто сделайте,
df = df[['mean'] + df.columns[:-1].tolist()]
Ответ 10
Эта функция позволяет вам указывать каждую переменную в вашем наборе данных, чтобы заказать несколько из них.
def order(frame,var):
if type(var) is str:
var = [var] #let the command take a string or list
varlist =[w for w in frame.columns if w not in var]
frame = frame[var+varlist]
return frame
Он принимает два аргумента, первый - это набор данных, второй - столбцы набора данных, которые вы хотите перенести на передний план.
Поэтому в моем случае у меня есть набор данных, называемый Frame с переменными A1, A2, B1, B2, Total и Date. Если я хочу привести Total к фронту, то все, что мне нужно сделать, это:
frame = order(frame,['Total'])
Если я хочу вывести Total и Date на передний план, то я делаю:
frame = order(frame,['Total','Date'])
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Другим полезным способом использования этого является то, что если у вас есть незнакомая таблица и вы смотрите с переменными с определенным термином в них, например, VAR1, VAR2,... вы можете выполнить что-то вроде:
frame = order(frame,[v for v in frame.columns if "VAR" in v])
Ответ 11
Вы можете сделать следующее (заимствовать части из ответа Амана):
cols = df.columns.tolist()
cols.insert(0, cols.pop(-1))
cols
>>>['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]
df = df[cols]
Ответ 12
Просто введите имя столбца, которое вы хотите изменить, и установите индекс для нового местоположения.
def change_column_order(df, col_name, index):
cols = df.columns.tolist()
cols.remove(col_name)
cols.insert(index, col_name)
return df[cols]
В вашем случае это будет выглядеть так:
df = change_column_order(df, 'mean', 0)
Ответ 13
Самый простой способ - изменить порядок имен столбцов, подобных этому
df = df[['mean', Col1,Col2,Col3]]
Ответ 14
Перемещение любого столбца в любую позицию:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3],
"B": [2,4,8],
"C": [5,5,5]})
cols = df.columns.tolist()
column_to_move = "C"
new_position = 1
cols.insert(new_position, cols.pop(cols.index(column_to_move)))
df = df[cols]
Ответ 15
Этот вопрос был дан ответ, прежде чем, но reindex_axis осуждается в настоящее время, так что я бы предложил использовать:
df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)
Ответ 16
set():
Простой подход использует set(), особенно если у вас длинный список столбцов и вы не хотите обрабатывать их вручную:
cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]
Ответ 17
Здесь можно переместить один существующий столбец, который изменит существующий кадр данных на месте.
my_column = df.pop('column name')
df.insert(3, my_column.name, my_column)
Ответ 18
Как насчет использования "T"?
df.T.reindex(['mean',0,1,2,3,4]).T
Ответ 19
Я попробовал функцию insert(), предложенную Уэсом МакКинни.
df.insert(0, 'mean', df.mean(1))
Это привело к тому, что Тимми хотел в одной строке без необходимости переместить последний столбец.
Ответ 20
@clocker: Ваше решение было очень полезно для меня, поскольку я хотел привести два столбца впереди из фреймворка данных, где я точно не знаю имена всех столбцов, потому что они генерируются из сводной инструкции раньше.
Итак, если вы находитесь в одной и той же ситуации: вывести столбцы впереди, чтобы узнать имя, а затем позволить им следовать по "всем остальным столбцам", я придумал следующее общее решение:
df = df.reindex_axis(['Col1','Col2'] + list(df.columns.drop(['Col1','Col2'])), axis=1)
Ответ 21
Вы можете использовать reindex который может использоваться для обеих осей:
df
# 0 1 2 3 4 mean
# 0 0.943825 0.202490 0.071908 0.452985 0.678397 0.469921
# 1 0.745569 0.103029 0.268984 0.663710 0.037813 0.363821
# 2 0.693016 0.621525 0.031589 0.956703 0.118434 0.484254
# 3 0.284922 0.527293 0.791596 0.243768 0.629102 0.495336
# 4 0.354870 0.113014 0.326395 0.656415 0.172445 0.324628
# 5 0.815584 0.532382 0.195437 0.829670 0.019001 0.478415
# 6 0.944587 0.068690 0.811771 0.006846 0.698785 0.506136
# 7 0.595077 0.437571 0.023520 0.772187 0.862554 0.538182
# 8 0.700771 0.413958 0.097996 0.355228 0.656919 0.444974
# 9 0.263138 0.906283 0.121386 0.624336 0.859904 0.555009
df.reindex(['mean', *range(5)], axis=1)
# mean 0 1 2 3 4
# 0 0.469921 0.943825 0.202490 0.071908 0.452985 0.678397
# 1 0.363821 0.745569 0.103029 0.268984 0.663710 0.037813
# 2 0.484254 0.693016 0.621525 0.031589 0.956703 0.118434
# 3 0.495336 0.284922 0.527293 0.791596 0.243768 0.629102
# 4 0.324628 0.354870 0.113014 0.326395 0.656415 0.172445
# 5 0.478415 0.815584 0.532382 0.195437 0.829670 0.019001
# 6 0.506136 0.944587 0.068690 0.811771 0.006846 0.698785
# 7 0.538182 0.595077 0.437571 0.023520 0.772187 0.862554
# 8 0.444974 0.700771 0.413958 0.097996 0.355228 0.656919
# 9 0.555009 0.263138 0.906283 0.121386 0.624336 0.859904
Ответ 22
Вот как это сделать для любого количества столбцов.
def mean_first(df):
ncols = df.shape[1] # Get the number of columns
index = list(range(ncols)) # Create an index to reorder the columns
index.insert(0,ncols) # This puts the last column at the front
return(df.assign(mean=df.mean(1)).iloc[:,index]) # new df with last column (mean) first
Ответ 23
Я считаю, @Ответ Амана является лучшим, если вы знаете расположение другого столбца.
Если вы не знаете местоположение mean, но имеете только свое имя, вы не можете прибегать непосредственно к cols = cols[-1:] + cols[:-1]. Следующее - лучшее, что я мог придумать:
meanDf = pd.DataFrame(df.pop('mean'))
# now df doesn't contain "mean" anymore. Order of join will move it to left or right:
meanDf.join(df) # has mean as first column
df.join(meanDf) # has mean as last column
Ответ 24
DataFrame.sort_index(axis=1) довольно чистый. Проверьте документ здесь.
А затем concat
Ответ 25
Мне понравился ответ Shoresh, чтобы использовать установленные функции для удаления столбцов, когда вы не знаете местоположение, однако это не помогло мне в качестве цели, поскольку мне нужно сохранить исходный порядок столбцов (который имеет произвольные метки столбцов).
Я получил это, чтобы работать, используя IndexedSet из пакета boltons.
Мне также нужно было повторно добавить несколько ярлыков столбцов, поэтому для более общего случая я использовал следующий код:
from boltons.setutils import IndexedSet
cols = list(IndexedSet(df.columns.tolist()) - set(['mean', 'std']))
cols[0:0] =['mean', 'std']
df = df[cols]
Надеюсь, это полезно любому, кто ищет эту тему для общего решения.
Ответ 26
Самый хакерский метод в книге
df.insert(0,"test",df["mean"])
df=df.drop(columns=["mean"]).rename(columns={"test":"mean"})
Ответ 27
или может insert:
cols = [col for col in df if col != 'mean']
cols.insert(0,'mean')
df = df[cols]
