HOWTO · Pandas
Modificare l'ordine delle colonne DataFrame di Pandas
Questo tutorial dimostra come modificare l'ordine delle colonne DataFrame utilizzando insert, re_index e new list.
In questa pagina
Introdurremo come cambiare l’ordine delle colonne DataFrame, con diversi metodi come assegnare i nomi delle colonne nell’ordine che vogliamo, usando insert e reindex.
Elenca le colonne nell’ordine appena desiderato in Pandas
Il modo più semplice è riassegnare il DataFrame con una lista di colonne, o semplicemente assegnare i nomi delle colonne nell’ordine che vogliamo:
# 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)
Produzione:
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
insert Nuova colonna con la posizione specifica in Pandas
Se stiamo creando una nuova colonna possiamo inserirla in qualsiasi posizione vogliamo:
# 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)
Produzione:
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
Colonna reindex per Ordine dato in Pandas
reindex è probabilmente il modo più efficiente per riorganizzare la colonna:
# 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)
Produzione:
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