Pandas中DataFrame交換列順序的方法實(shí)現(xiàn)
一、獲取DataFrame列標(biāo)簽
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)
['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、改變列標(biāo)簽為指定順序
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)
這里改變第一列和第二列的位置順序，用到了python list中的兩個(gè)方法
insert方法：
1.功能
insert()函數(shù)用于將指定對(duì)象插入列表的指定位置。
2.語(yǔ)法
list.insert(index, obj)
3.參數(shù)
index: 對(duì)象obj需要插入的索引位置。
obj: 插入列表中的對(duì)象。
pop() 函數(shù)用于移除列表中的一個(gè)元素（默認(rèn)最后一個(gè)元素），并且返回該元素的值
三、利用loc獲取新的DataFrame，拷貝交換順序后的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覆蓋原來(lái)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、也可以這樣
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)
到此這篇關(guān)于Pandas中DataFrame交換列順序的方法實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame交換列順序內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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