Pandas DataFrame交换列顺序的两种实现方式

唐可

发布时间：2026-10-14| 4人浏览过

原创

本文介绍在Pandas中交换DataFrame列顺序的两种常用方法。第一种通过获取列名列表，利用list的pop和insert方法调整顺序后，使用loc重新选取列；第二种直接通过赋值操作交换指定两列的值并更新列名。最后演示如何将调整后的数据保存回CSV文件，适用于数据清洗和特征工程场景。

一、获取DataFrame列标签


import pandas as pd 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv' 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)

示例输出包含以下列名：['ps_state-stopped', 'ps_state-running', 'ps_state-blocked', 'ps_state-paging', 'ps_state-sleeping', 'ps_state-zombies', 'fork_rate', 'cpu-2-system', 'cpu-2-nice', 'cpu-2-steal',...]

二、改变列标签为指定顺序


import pandas as pd

file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)

这里以交换第一列和第二列的位置为例，主要利用Python list提供的两个方法来实现。

insert方法： 1.功能 insert()函数用于将指定对象插入列表的指定位置。 2.语法 list.insert(index, obj) 3.参数 index: 对象obj需要插入的索引位置。 obj: 插入列表中的对象。 pop() 函数用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值

三、利用loc获取新的DataFrame，拷贝交换顺序后的DataFrame


import pandas as pd

file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
data = dataset.loc[:, cols]

四、保存csv覆盖原来的csv


import pandas as pd
 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'

dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
data = dataset.loc[:, cols]
data.to_csv(file_path, index=False)

五、也可以这样


import pandas as pd
 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
dataset.loc[:, ['ps_state-running', 'ps_state-stopped']] = dataset[['ps_state-stopped', 'ps_state-running']].values
dataset.columns = cols
dataset.to_csv(file_path, index=False)

到此这篇关于Pandas中DataFrame交换列顺序的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame交换列顺序内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！