pandas 颠倒列顺序的两种解决方案

在数据预处理过程中可能需要将列的顺序颠倒，有两种方法。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.dataframe(np.array(range(20)).reshape(4,5))
print(df)

原始dataframe如下：

  0  1  2  3  4
0  0  1  2  3  4
1  5  6  7  8  9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19

1. 方法一

手动设置列名列表，应用在dataframe中（适合列名比较少的情况）

我们可以手动来更换列的顺序

cols = [4,3,2,1,0]
df = df.ix[:,cols]
print(df)

输出如下：

  4  3  2  1  0
0  4  3  2  1  0
1  9  8  7  6  5
2 14 13 12 11 10
3 19 18 17 16 15

2. 方法二

pandas提供颠倒列顺序的方式

可以看出当数据的列较多时，方法一会非常繁琐，pandas提供一种非常简便的方式来进行列顺序的颠倒。

df = df.ix[:, ::-1]
print(df)

输出如下：

  4  3  2  1  0
0  4  3  2  1  0
1  9  8  7  6  5
2 14 13 12 11 10
3 19 18 17 16 15

补充：python列表排序与倒序

python学习笔记

列表排序

1、sort（）

2、sorted()

3、reverse()

sort（）的使用

letters = ['d','a','e','c','b']
print letters
['d','a','e','c','b']
letters.sort()
print letters
['a','b','c','d','e']

sort()会自动按照字母顺序对字符串由小到大排序，如果数字就由小到大

注：sort（）会修改原来的列表他是修改列表，而不是创建新的列表。

不应该

print letters.sort()

而应该

letters.sort()
print letters

还可以用.sorted()函数

# 得到一个有序的副本列表
#而不影响原来列表的顺序
old = ['d','a','e','c','b']
new = sorted(old)
print old
['d','a','e','c','b']
print new
['a','b','c','d','e']

reverse的使用

# 方法1 作为reverse（）函数
letters = ['d','a','e','c','b']
letters.sort()
print letters
['a','b','c','d','e']
letters.reverse()
print letters
['e','d','c','b','a']
# 方法2 作为sort()函数参数
letters = ['d','a','e','c','b']
letter.sort(reverse = ture)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。