Pandas DataFrame 열의 순서를 변경하는 방법
Asad Riaz
2020년6월25일
2020년6월16일
Pandas
Pandas DataFrame
Pandas DataFrame Column
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
