Pandas DataFrame 列の順序を変更する方法
Asad Riaz
2020年6月25日
2020年4月1日
Pandas
Pandas DataFrame
Pandas DataFrame Column
insert と reindex を使用して、希望する順序で列名を割り当てるなどのさまざまな方法で、DataFrame 列の順序を変更する方法を紹介します。
Pandas で新しく希望する順序で列をリストする
最も簡単な方法は、DataFrame に columns のリストを再割り当てするか、必要な順序で列名を割り当てることです。
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':['1','2','3','4'],
'b': [16,7,6,16],
'c':[61,57,16,36],
'd':['12','22','13','44'],
'e':['Green','Red','Blue','Yellow'],
'f':[1,11,23,66]})
print(df)
df = df[['e','c','b','f','d','a']]
print('Rearranging ..................')
print('..............................')
print(df)
出力：
a b c d e f
0 1 16 61 12 Green 1
1 2 7 57 22 Red 11
2 3 6 16 13 Blue 23
3 4 16 36 44 Yellow 66
Rearranging ..................
..............................
e c b f d a
0 Green 61 16 1 12 1
1 Red 57 7 11 22 2
2 Blue 16 6 23 13 3
3 Yellow 36 16 66 44 4
Pandas の特定の場所を新しい列に insert
新しい列を作成する場合は、任意の場所に挿入できます。
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':['1','2','3','4'],
'b': [16,7,6,16],
'c':[61,57,16,36],
'd':['12','22','13','44'],
'e':['Green','Red','Blue','Yellow'],
'f':[1,11,23,66]})
print(df)
print('Inserting ..................')
print('..............................')
df.insert(0, 'newColMean', df.mean(1))
print(df)
出力：
newColMean a b c d e f
0 26.000000 1 16 61 12 Green 1
1 25.000000 2 7 57 22 Red 11
2 15.000000 3 6 16 13 Blue 23
3 39.333333 4 16 36 44 Yellow 66
Pandas の特定の順序の reindex 列
reindex は、おそらく列を再配置する最も効率的な方法です。
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':['1','2','3','4'],
'b': [16,7,6,16],
'c':[61,57,16,36],
'd':['12','22','13','44'],
'e':['Green','Red','Blue','Yellow'],
'f':[1,11,23,66]})
print(df)
print('Rearranging ..................')
print('..............................')
df = df.reindex(columns=['a','f','d','b','c','e'])
print(df)
出力：
a b c d e f
0 1 16 61 12 Green 1
1 2 7 57 22 Red 11
2 3 6 16 13 Blue 23
3 4 16 36 44 Yellow 66
Rearranging ..................
..............................
a f d b c e
0 1 1 12 16 61 Green
1 2 11 22 7 57 Red
2 3 23 13 6 16 Blue
3 4 66 44 16 36 Yellow
