在 Pandas DataFrame 中将列移到前面
Python 有一个名为 Pandas 的数据分析库。我们可以在 Python 中使用 Pandas 对 DataFrame 执行许多不同类型的操作。
本指南将解释重新排序 pandas DataFrame 中的列以使其移到前面的方法。
在 Pandas DataFrame 中将一列移到最前面
假设我们要重新排列 DataFrame 中列的位置。Pandas 提供了 insert() 和 reindex() 方法，它们将单列移动到 Pandas DataFrame 的前面。
使用 pop() 和 insert() 方法
这个想法是使用 pop() 方法删除我们想要移动到前面的列。然后通过指定要插入的位置，使用 insert() 方法将该列再次插入到 DataFrame 中。
在下面的代码中，我们有一个由学生记录组成的 DataFrame。我们的目标是将名称列移到前面。
首先，我们将使用 pop() 方法将其删除，pop() 方法将我们要删除的列标签作为参数并返回它。我们将返回的列存储在 col 中。
通过 insert() 方法，我们通过将列的位置定义为 loc=0（第一列位置）、列名和实际列）将列推回 DataFrame。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
student= {
'Course' :["Java", "Python", "C++", "Dart"],
'Marks':[70, 80, 90, 60],
'Age':[19, 20, 21, 19],
'Name':["Jhon", "Aliya", "Nate", "Amber"]
}
df = pd.DataFrame(student)
print(df)
col = df.pop('Name')
df.insert(loc= 0 , column= 'Name', value= col)
print(df)
输出：
$python3 Main.py
Course Marks Age Name
0 Java 70 19 Jhon
1 Python 80 20 Aliya
2 C++ 90 21 Nate
3 Dart 60 19 Amber
Name Course Marks Age
0 Jhon Java 70 19
1 Aliya Python 80 20
2 Nate C++ 90 21
3 Amber Dart 60 19
使用 reindex() 方法
我们可以通过重新索引它们来重新排列列。reindex() 方法对列进行重新排序。
该方法在 pandas.DataFrame 模块中可用。我们将按照我们想要的顺序提供列名列表，并将 list 和 DataFrame 传递给 reindex() 方法以返回更新的 DataFrame。
示例代码：
#Python 3.x
import pandas as pd
student= {
'Course' :["Java", "Python", "C++", "Dart"],
'Marks':[70, 80, 90, 60],
'Age':[19, 20, 21, 19],
'Name':["Jhon", "Aliya", "Nate", "Amber"]
}
df = pd.DataFrame(student)
print(df)
df = pd.DataFrame.reindex(df,columns = ['Name', 'Course', 'Marks', 'Age'])
print(df)
输出：
$python3 Main.py
Course Marks Age Name
0 Java 70 19 Jhon
1 Python 80 20 Aliya
2 C++ 90 21 Nate
3 Dart 60 19 Amber
Name Course Marks Age
0 Jhon Java 70 19
1 Aliya Python 80 20
2 Nate C++ 90 21
3 Amber Dart 60 19
I am Fariba Laiq from Pakistan. An android app developer, technical content writer, and coding instructor. Writing has always been one of my passions. I love to learn, implement and convey my knowledge to others.
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