Ändern Sie die Reihenfolge der Spalten in Pandas DataFrame

1. Verwenden der Spaltenauswahl []
2. Unter Verwendung der Reindedex -Methode
3. Verwenden der Spaltenauswahl über den Spaltenindex
4. Spalten neu ordeln .Iloc
5. Spalten neu ordeln .loc
6. Spalten mit Pandas neu ordnen .Einfügung()
7. Stellen Sie die Datenspalte mithilfe der Aufstiegsreihenfolge neu an
8. Stellen Sie die Datenspalte mit einer absteigenden Reihenfolge neu an

Methode 1: Verwenden der Spaltenauswahl []

Die erste Methode, die wir diskutieren werden, besteht darin, die Namen der Spalten der Pandas neu zu ordnen. DataFrame ist eine Auswahl []. Dies ist die einfachste Methode, um die Spalten neu zu ordnen.

In Cell [55]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [56]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [57]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In der Zelle [58]: Jetzt ordnen wir die Spalten mithilfe der Auswahl [] neu ordnen. Darin ordnen wir die Namen der Spalten nach unseren Anforderungen neu an. Aus den Ergebnissen können wir feststellen, dass unsere ursprünglichen Datenfream -Spalten in der Reihenfolge von (Name, Alter, Stadt, Markierungen) waren, aber nach der Änderung ihrer Bestellung die Bestellungen der Datenframespalten in Form von (Name, Stadt, Stadt, Markierungen, Alter).

Methode 2: Unter Verwendung der Reindedex -Methode

Die nächste Methode, die wir verwenden werden, ist der Reindedex. Dies ist die häufigste Möglichkeit, die Spalten eines Datenrahmens neu zu bestellen. Wie bei der Auswahlmethode ist dies auch eine sehr einfache Methode. Wir können diese Methode mit dem DF auf diese Methode zugreifen. Reindedex (Spalten = [Namen der Spalten]) wie unten gezeigt:

In Cell [59]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [60]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenfreame, wie im obigen gezeigt.

In Cell [61]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In der Zelle [62]: Jetzt verwenden wir die Reindedex -Methode, was eine sehr einfache Methode ist. Darin nennen wir nur die Methode df. Reindedex und legen Sie den Namen der Spalten gemäß unseren Anforderungen fest. Und aus dem Ergebnis können wir sehen, dass sich die Reihenfolge der Spalte aus dem ursprünglichen Datenrahmen geändert hat.

Methode 3: Verwenden der Spaltenauswahl über den Spaltenindex

Die nächste Methode, die wir diskutieren werden, ist der Spaltenindex. Der Spaltenindex ist auch eine sehr berühmte Methode und einfach zu bedienen. Diese Methode ist der Reindedex -Methode sehr ähnlich. In der REINDEX-Methode liefern wir die Nachweisnamen der Spalten an. Hier geben wir jedoch die Nachweisnamen der Spalten in der Form ihres Indexwerts an, nicht den tatsächlichen Namen der unten gezeigten Spalten:

In Zelle [63]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [64]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [65]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In Zelle [66]: Wir nennen die Methode df. Spalten, und wir haben ihren Spaltenindexwert gemäß unseren Nachweisanforderungen überschritten. Wir drucken den neu erstellten DataFrame (df_re) und aus den Ergebnissen fanden wir, dass Spalten endgültig nachbestellen.

Methode 4: Spalten neu ordeln .Iloc

Lassen Sie uns zunächst die LOC- und ILOC -Methode verstehen. Wir haben eine Seried_DF (Serie) erstellt, wie unten in der Zellnummer gezeigt [24]. Wir drucken dann die Serie, um das Index -Etikett zusammen mit den Werten zu sehen. Jetzt drucken wir bei der Zellnummer [26] die Series_df.loc [4], der die Ausgabe c gibt c. Wir können sehen, dass die Indexkennzeichnung bei 4 Werten istC. Also haben wir das richtige Ergebnis erhalten.

Jetzt bei der Zellnummer [27] drucken wir Series_df.Iloc [4], und wir haben das Ergebnis erhalten e Welches ist nicht das Indexetikett. Dies ist jedoch der Indexort, der von 0 bis zum Ende der Zeile zählt. Also, wenn wir aus der ersten Reihe anfangen, dann zu zählen, bekommen wir e am Indexstandort 4. Jetzt verstehen wir also, wie diese beiden ähnlichen Loc und Iloc funktionieren.

Jetzt verstehen wir die LOC- und ILOC -Methode. Also werden wir zuerst die ILOC -Methode verwenden.

In Cell [67]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [68]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [69]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In der Zelle [70]: Wir haben die Indexwerte der Spalten an das ILOC übergeben und dem Ergebnis einem neuen Datenrahmen (df_new) das Ergebnis zugewiesen. Aus den Ergebnissen können wir feststellen, dass die Namen der Spalten neu bestellen.

Methode 5: Spalten neu ordeln .loc

Wir haben gesehen, wie der Name der Spalten mithilfe der ILOC. Jetzt werden wir dasselbe mit der LOC -Methode implementieren. Wir wissen bereits, dass die LOC -Methode mit dem Indexstandort funktioniert. Hier übergeben wir den Namen der Spalten anstelle des Indexwerts, wie unten gezeigt:

In Zelle [71]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [72]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [73]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In der Zelle [74]: Im obigen Beispiel haben wir die Namen von Spalten in einer anderen Reihenfolge und dem neu generierten Datenrahmen übergeben; Beim Druck erhielten wir die Ergebnisse, die zeigten, dass die Namen der Spalten neu angeordnet sind.

Methode 6: Spalten mit Pandas neu ordnen .Einfügung()

Die nächste Methode, die wir diskutieren werden, ist die Insert () -Methode. Diese Methode wird nicht so sehr verwendet. Der Grund für den langen Prozess. In dieser Methode erstellen wir zunächst eine Kopie einer bestimmten Spalte, welchen Speicherort wir ändern möchten, und löschen Sie diese Spalte dann aus dem DataFrame und setzen Sie diese Spalte anschließend auf einen neuen Speicherort, wie unten gezeigt.

In Zelle [75]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [76]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [77]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In Cell [78]: Wir haben zuerst eine Kopie der Spalte der Markierungen erstellt. Dann lassen wir diese Spalte aus dem Datenrahmen fallen (löschen). Dann setzen wir die Spalte (Markierungen) an einen neuen Ort zwischen Namen und Alter ein.

Methode 7: Stellen Sie die Datenspalte mithilfe der Aufstiegsreihenfolge neu an

Diese Methode ist nur dann nützlich, wenn wir die Spalten in aufsteigender Reihenfolge anordnen möchten. Diese Methode ändert auch die Reihenfolge der Spalten, sodass wir diese Methode auch in unserem Artikel behalten.

In Zelle [79]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [80]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenfreame, wie im obigen gezeigt.

In Cell [81]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In Cell [82]: Wir erstellen zuerst eine Liste aller Spalten eines Datenrahmens. Anschließend sortieren wir den DataFrame, indem wir die Methode sort () in die aufsteigende Reihenfolge aufrufen und dann neu auflistete, die wir einem Datenrahmen wie einer Auswahlmethode zugewiesen haben, und generieren einen neuen Datenrahmen und drucken Sie diesen Datenrahmen aus.

Methode 8: Stellen Sie die Datenspalte mit einer absteigenden Reihenfolge neu an

Diese Methode ähnelt der aufsteigenden Methode. Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir, wenn wir die Sort () -Methode aufrufen, einen Parameter reverse = true übergeben, der die Namen der Spalten an die nachstehende Abstammungsreihenfolge anordnet:

In Zelle [84]: Wir werden ein Wörterbuch mit den wichtigsten Wertennamen, Alter, Stadt und Markierungen erstellen.

In Zelle [85]: Wir konvertieren diese Wörterbücher in einen Pandas -Datenframe, wie im obigen gezeigt.

In Cell [86]: Wir zeigen unseren neu erstellten Dummy -Datenframe.

In Zelle [87]: Wir nennen die Sort () -Methode und übergeben einen Parameter reverse = true.

Abschluss

In diesem Beitrag haben wir die verschiedenen Arten von Pandas -Säulen -Neubestellmethoden untersucht. Wir haben auch sehr einfache Methoden wie Auswahl-, Reindedex- und Spaltenindexmethoden gesehen und .loc und .Iloc. Wir haben auch am Ende über aufsteigende und absteigende Methoden gesehen. Wir haben keine benutzerdefinierten Methoden für die Neuordnung der Spalten enthalten, da ein Endbenutzer benutzerdefinierte Methoden definiert. Wir haben unser Bestes versucht, alle wichtigen Methoden aufzunehmen, die in Ihren Projekten hilfreich sein werden.

Das dreht sich also nur um die Überordnung der Pandas -Spalten.