Ответ 1
Просто выберите заказ самостоятельно, введя имена столбцов. Обратите внимание на двойные скобки:
frame = frame[['column I want first', 'column I want second'...etc.]]
Установить порядок столбцов в pandas dataframe
Есть ли способ переупорядочить столбцы в pandas dataframe на основе моих личных предпочтений (т.е. не в алфавитном порядке или в численном порядке, но более похоже на следующие соглашения)?
Простой пример:
frame = pd.DataFrame({
'one thing':[1,2,3,4],
'second thing':[0.1,0.2,1,2],
'other thing':['a','e','i','o']})
производит следующее:
one thing other thing second thing
0 1 a 0.1
1 2 e 0.2
2 3 i 1.0
3 4 o 2.0
Но вместо этого мне бы хотелось:
one thing second thing other thing
0 1 0.1 a
1 2 0.2 e
2 3 1.0 i
3 4 2.0 o
(Пожалуйста, предоставьте общее решение, а не конкретное для этого случая. Большое спасибо.)
Ответы
Ответ 2
Вы можете использовать это:
columnsTitles = ['onething', 'secondthing', 'otherthing']
frame = frame.reindex(columns=columnsTitles)
Ответ 3
Вы также можете сделать что-то вроде df = df[['x', 'y', 'a', 'b']]
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame({'one thing':[1,2,3,4],'second thing':[0.1,0.2,1,2],'other thing':['a','e','i','o']})
frame = frame[['second thing', 'other thing', 'one thing']]
print frame
second thing other thing one thing
0 0.1 a 1
1 0.2 e 2
2 1.0 i 3
3 2.0 o 4
Кроме того, вы можете получить список столбцов с помощью:
cols = list(df.columns.values)
Результат будет производить примерно следующее:
['x', 'y', 'a', 'b']
который затем легко изменить вручную.
Ответ 4
Создайте его со списком вместо словаря
frame = pd.DataFrame([
[1, .1, 'a'],
[2, .2, 'e'],
[3, 1, 'i'],
[4, 4, 'o']
], columns=['one thing', 'second thing', 'other thing'])
frame
one thing second thing other thing
0 1 0.1 a
1 2 0.2 e
2 3 1.0 i
3 4 4.0 o
Ответ 5
Вы также можете использовать OrderedDict:
In [183]: from collections import OrderedDict
In [184]: data = OrderedDict()
In [185]: data['one thing'] = [1,2,3,4]
In [186]: data['second thing'] = [0.1,0.2,1,2]
In [187]: data['other thing'] = ['a','e','i','o']
In [188]: frame = pd.DataFrame(data)
In [189]: frame
Out[189]:
one thing second thing other thing
0 1 0.1 a
1 2 0.2 e
2 3 1.0 i
3 4 2.0 o
Ответ 6
Вот решение, которое я использую очень часто. Когда у вас большой набор данных с тоннами столбцов, вы определенно не хотите вручную переставлять все столбцы.
То, что вы можете и, скорее всего, захотите сделать, это просто заказать первые несколько столбцов, которые вы часто используете, и позволить всем остальным столбцам быть самими собой. Это общий подход в R. df %>%select(one, two, three, everything())
Таким образом, вы можете сначала вручную ввести столбцы, которые хотите упорядочить и расположить перед всеми другими столбцами в списке cols_to_order.
Затем вы создаете список для новых столбцов, комбинируя остальные столбцы:
new_columns = cols_to_order + (frame.columns.drop(cols_to_order).tolist())
После этого вы можете использовать new_columns как предлагают другие решения.
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame({
'one thing': [1, 2, 3, 4],
'other thing': ['a', 'e', 'i', 'o'],
'more things': ['a', 'e', 'i', 'o'],
'second thing': [0.1, 0.2, 1, 2],
})
cols_to_order = ['one thing', 'second thing']
new_columns = cols_to_order + (frame.columns.drop(cols_to_order).tolist())
frame[new_columns]
one thing second thing other thing more things
0 1 0.1 a a
1 2 0.2 e e
2 3 1.0 i i
3 4 2.0 o o
Ответ 7
Добавьте параметр "columns":
frame = pd.DataFrame({
'one thing':[1,2,3,4],
'second thing':[0.1,0.2,1,2],
'other thing':['a','e','i','o']},
columns=['one thing', 'second thing', 'other thing']
)
Ответ 8
Попробуйте индексировать (так что вы хотите получить общее решение не только для этого, поэтому порядок индекса может быть именно тем, что вы хотите):
l=[0,2,1] # index order
frame=frame[[frame.columns[i] for i in l]]
Сейчас:
print(frame)
Является:
one thing second thing other thing
0 1 0.1 a
1 2 0.2 e
2 3 1.0 i
3 4 2.0 o
Ответ 9
Я считаю это наиболее простым и эффективным:
df = pd.DataFrame({
'one thing':[1,2,3,4],
'second thing':[0.1,0.2,1,2],
'other thing':['a','e','i','o']})
df = df[['one thing','second thing', 'other thing']]