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  • 主要介绍了Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • Python dataframe修改列顺序(pandas学习)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-22 15:48:51
    前言 这种需要的很多,在网上看了很多种解决方法。 这里总结一下。为自己以后使用的时候,方便查询 内容 方法一: 最简洁的方法 ... order = ['date', 'time'...比如说,这里,就可以之保证顺序是按照这样的排...

    前言

    这种需要的很多,在网上看了很多种解决方法。
    这里总结一下。为自己以后使用的时候,方便查询

    内容

    方法一:
    最简洁的方法

    	order = ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumefrom', 'volumeto']
        df = df[order]
    

    比如说,这里,就可以之保证列的顺序是按照这样的排序的。总之,就是给一个list。

    方法二:
    查询自下面的链接。
    https://blog.csdn.net/u012560212/article/details/54928255

    意思是,先把需要调整的列的数据拿出来,之后,再将这个列删掉,最后,再用插入的方式把这个列调整到对应的位置上。

    df_id = df.id
    df = df.drop('id',axis=1)
    df.insert(0,'id',df_id)
    

    在这里插入图片描述

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  • 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date' >>> df user_id book_id rating mark_date 0 webbang 3713327 4 2017-03-07 1 webbang 4074636 4 2017-03-07 2 webbang 26873486 4 2017-03-07   ...

     

    1. 从字典创建DataFrame

    >>> import pandas
    >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
    >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame
    >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book_id','rating','mark_date'
        book_id   mark_date rating  user_id
    0   3713327  2017-03-07      4  webbang
    1   4074636  2017-03-07      4  webbang
    2  26873486  2017-03-07      4  webbang

     

    2. 调整列顺序

    >>> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date'
    >>> df
       user_id   book_id rating   mark_date
    0  webbang   3713327      4  2017-03-07
    1  webbang   4074636      4  2017-03-07
    2  webbang  26873486      4  2017-03-07

     

    3. 调整index为从1开始

    >>> df.index = range(1,len(df) + 1) # 将index改成从1开始
    >>> df
       user_id   book_id rating   mark_date
    1  webbang   3713327      4  2017-03-07
    2  webbang   4074636      4  2017-03-07
    3  webbang  26873486      4  2017-03-07

     

    DataFrame操作汇总:http://www.cnblogs.com/huahuayu/p/8227494.html 

    转载于:https://www.cnblogs.com/huahuayu/p/8324755.html

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  • 下面小编就为大家分享一篇python DataFrame 修改顺序实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • import pandas as pd file_path="" df=pd.read_csv(file_path,sep=',',header=None) #列转行 pf=df.pivot_table(index=0,columns=1,...cols.insert(0,cols.pop(cols.index('nu'))) #调整列索引的顺序 pf=...
    import pandas as pd
    file_path=""
    df=pd.read_csv(file_path,sep=',',header=None)
    #列转行
    pf=df.pivot_table(index=0,columns=1,values=2)
    cols=list(pf)
    cols.insert(0,cols.pop(cols.index('nu'))) #调整列索引的顺序
    pf=pf.loc[:,cols]
    #调整行索引的顺序
    pf=pf.reindex(['nu','0','1_5','6_15','16_30','31'])
    #写入csv文件
    write_file = ""
    pf.to_csv(write_file,sep=',',header=True,index=True)
    

     

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  • import pandas as pd ...df[['b','a']] #换 Out[12]: b a c 2 1 d 4 3 df.reindex(['d','c']) #换行 Out[13]: a b d 3 4 c 1 2 #注:此时df还是原来的df,因为交换的结果都没有输出,所以要记得输出结果。
  • Python dataframe修改顺序

    千次阅读 2018-12-25 16:44:29
    现在调整列顺序: order = ['number','name','Python','Math'] dataframe = dataframe[order] 结果显示为:   number name Python Math 0 1001 xiaoming 77 ...

    首先创建一个dataframe,如下:

    import pandas as pd
    a=["1001","1002","1003"]
    b=["xiaoming","xiaohong","xiaohua"]
    c=["77","88","99"]
    d=["87","82","91"]
    dataframe = pd.DataFrame({'number':a,'name':b,'Python':c,'Math':d})

    结果显示为:

     MathPythonnamenumber
    08777xiaoming1001
    18288xiaohong1002
    29199xiaohua1003

    现在调整列的顺序:

    order = ['number','name','Python','Math']
    dataframe = dataframe[order]

    结果显示为:

     numbernamePythonMath
    01001xiaoming7787
    11002xiaohong8882
    21003xiaohua9991
    展开全文
  • python】DataFrame 修改列顺序

    千次阅读 2019-07-30 15:38:30
    方法一 最简洁的方法 order = ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumefrom', 'volumeto'] ...先把需要调整的数据拿出来,之后,再将这个删掉,最后,再用插入的方式把这个列调整到对应...
  • 1.修改列名字 把Dataframe格式的列名'class1'修改为'class_label' data.rename(columns={"label":"true_label"},inplace=True) ...2.调整列顺序 df_train = df_train[['HappenTime','submit_time','ha...
  • 很多时候,我们往dataframe添加列数据是依次添加的,也就是默认接在后面,但是我们最后希望有些列能够显示在前面,那么就需要调整dataframe的列顺序,有一种简单的方法可以快速实现这一需求,一行代码就行。...
  • python DataFrame 修改顺序

    万次阅读 2017-02-08 16:15:25
    假设我有一个DataFrame(df)如下: name age id mike 10 1 tony 14 2 lee 20 3 现在我想把id 放到最前面,变成: id name age df_id = df.id df = df.drop('id',axis=...df.insert(0,'id',df_id)
  • pandas调整列顺序以及添加列

    千次阅读 2020-03-21 12:56:41
    在对excel的操作中,调整列顺序以及添加一些列也是经常用到的,下面我们用pandas实现这一功能。 1、调整列顺序 >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df A B C D 0 bob 12 78 ...
  • pandas 调整列顺序

    2020-05-28 15:22:08
    经过一步步的处理操作,列的顺序发生了变化(旧列的删除,新列的添加),有时候我们需要调整列顺序之后再进行保存: import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c',...
  • Python+GDAL+MODIS+波段顺序
  • #调整列顺序 最后一列插入到第一列 cl=df.columns[-1:].tolist() cl.df( df.columns[0:3].tolist()) df=df[cl]
  • 主要介绍了Python实现自定义顺序、排列写入数据到Excel的方法,涉及Python针对Excel文件的数据处理及读写相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • df_id = df.id df = df.drop('id',axis=1) df.insert(0,'id',df_id)
  • (简便)1.pop()弹出把要删除的,再用insert()指定位置插入 df.insert(4,'F',df.pop('F')) 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。 insert() 函数用于将指定对象插入...

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