Pandas DataFrame 열의 순서를 변경하는 방법

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Asad Riaz 2023년1월30일
Pandas Pandas DataFrame Pandas DataFrame Column
  1. Pandas에서 새로 원하는 순서대로 열을 나열하십시오
  2. Pandas의 특정 위치에 새 열 삽입
  3. Pandas에서 주어진 순서에 대한reindex열
Pandas DataFrame 열의 순서를 변경하는 방법

우리는insert와reindex를 사용하여 원하는 순서대로 열 이름을 할당하는 것과 같은 다른 방법으로 DataFrame열의 순서를 변경하는 방법을 소개 할 것입니다.

Pandas에서 새로 원하는 순서대로 열을 나열하십시오

가장 간단한 방법은columns 목록으로DataFrame을 다시 할당하거나 원하는 순서대로 열 이름을 지정하는 것입니다.

# 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)

출력:

   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

Pandas의 특정 위치에 새 열 삽입

새 열을 만드는 경우 원하는 위치에 열을 삽입 할 수 있습니다.

# 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)

출력:

   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

Pandas에서 주어진 순서에 대한reindex열

reindex는 아마도 컬럼을 재정렬하는 가장 효율적인 방법입니다.

# 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)

출력:

   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

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