Spalte in Pandas DataFrame nach vorne verschieben

Python hat eine Datenanalysebibliothek namens Pandas. Wir können viele verschiedene Arten von Manipulationen an einem DataFrame mit Pandas in Python durchführen.

In diesem Leitfaden werden die Methoden zum Neuanordnen der Spalten in einem Pandas DataFrame erläutert, sodass er nach vorne verschoben wird.

Verschieben Sie eine Spalte in Pandas DataFrame nach vorne

Angenommen, wir möchten die Positionen der Spalten im DataFrame neu anordnen. Pandas bieten die Methoden insert() und reindex(), die eine einzelne Spalte an den Anfang des Pandas DataFrame verschieben.

Verwendung von die Methoden pop() und insert()

Die Idee ist, die Spalte, die wir nach vorne verschieben möchten, mit der Methode pop() zu entfernen. Fügen Sie dann die Spalte mit der Methode insert() wieder in den DataFrame ein, indem Sie die einzufügende Stelle angeben.

Im folgenden Code haben wir einen DataFrame, der aus Studentendatensätzen besteht. Unser Ziel ist es, die Spalte Name nach vorne zu verschieben.

Zuerst entfernen wir es mit der Methode pop(), die Methode pop() nimmt die Beschriftung der Spalte, die wir löschen möchten, als Parameter und gibt sie zurück. Wir haben die zurückgegebene Spalte in col gespeichert.

Durch die Methode insert() haben wir die Spalte zurück in den DataFrame verschoben, indem wir ihre Position als loc=0 (erste Spaltenposition), den Spaltennamen und die tatsächliche Spalte definiert haben).

Beispielcode:

# Python 3.x
import pandas as pd

student = {
    "Course": ["Java", "Python", "C++", "Dart"],
    "Marks": [70, 80, 90, 60],
    "Age": [19, 20, 21, 19],
    "Name": ["Jhon", "Aliya", "Nate", "Amber"],
}
df = pd.DataFrame(student)
print(df)
col = df.pop("Name")
df.insert(loc=0, column="Name", value=col)
print(df)

Ausgabe:

$python3 Main.py

   Course  Marks  Age   Name
0    Java     70   19   Jhon
1  Python     80   20  Aliya
2     C++     90   21   Nate
3    Dart     60   19  Amber
    Name  Course  Marks  Age
0   Jhon    Java     70   19
1  Aliya  Python     80   20
2   Nate     C++     90   21
3  Amber    Dart     60   19

Verwendung von die reindex()-Methode

Wir können die Spalten neu anordnen, indem wir sie neu indizieren. Die Methode reindex() ordnet die Spalten neu.

Diese Methode ist im Modul pandas.DataFrame verfügbar. Wir stellen die Liste der Spaltennamen in der gewünschten Reihenfolge bereit und übergeben die Liste und den Datenrahmen an die Methode reindex(), um den aktualisierten Datenrahmen zurückzugeben.

Beispielcode:

# Python 3.x
import pandas as pd

student = {
    "Course": ["Java", "Python", "C++", "Dart"],
    "Marks": [70, 80, 90, 60],
    "Age": [19, 20, 21, 19],
    "Name": ["Jhon", "Aliya", "Nate", "Amber"],
}
df = pd.DataFrame(student)
print(df)
df = pd.DataFrame.reindex(df, columns=["Name", "Course", "Marks", "Age"])
print(df)

Ausgabe:

$python3 Main.py

   Course  Marks  Age   Name
0    Java     70   19   Jhon
1  Python     80   20  Aliya
2     C++     90   21   Nate
3    Dart     60   19  Amber
    Name  Course  Marks  Age
0   Jhon    Java     70   19
1  Aliya  Python     80   20
2   Nate     C++     90   21
3  Amber    Dart     60   19