Pandas에서 이름별로 열을 테이블 앞으로 이동

Pandas에서 이름별로 열을 테이블 앞으로 이동

---

내 df는 다음과 같습니다.

                             Net   Upper   Lower  Mid  Zsore
Answer option                                                
More than once a day          0%   0.22%  -0.12%   2    65 
Once a day                    0%   0.32%  -0.19%   3    45
Several times a week          2%   2.45%   1.10%   4    78
Once a week                   1%   1.63%  -0.40%   6    65

이름 ( "Mid")으로 열을 테이블의 맨 앞으로 인덱스 0으로 이동하는 방법은 다음과 같습니다. 다음과 같이 표시되어야합니다.

                             Mid   Upper   Lower  Net  Zsore
Answer option                                                
More than once a day          2   0.22%  -0.12%   0%    65 
Once a day                    3   0.32%  -0.19%   0%    45
Several times a week          4   2.45%   1.10%   2%    78
Once a week                   6   1.63%  -0.40%   1%    65

내 현재 코드는 "df.columns.tolist ()"를 통해 인덱스별로 열을 이동하지만 이름으로 이동하고 싶습니다.

---

ix목록을 전달하여 재정렬하는 데 사용할 수 있습니다 .

In [27]:
# get a list of columns
cols = list(df)
# move the column to head of list using index, pop and insert
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid')))
cols
Out[27]:
['Mid', 'Net', 'Upper', 'Lower', 'Zsore']
In [28]:
# use ix to reorder
df = df.ix[:, cols]
df
Out[28]:
                      Mid Net  Upper   Lower  Zsore
Answer_option                                      
More_than_once_a_day    2  0%  0.22%  -0.12%     65
Once_a_day              3  0%  0.32%  -0.19%     45
Several_times_a_week    4  2%  2.45%   1.10%     78
Once_a_week             6  1%  1.63%  -0.40%     65

또 다른 방법은 열에 대한 참조를 가져 와서 맨 앞에 다시 삽입하는 것입니다.

In [39]:
mid = df['Mid']
df.drop(labels=['Mid'], axis=1,inplace = True)
df.insert(0, 'Mid', mid)
df
Out[39]:
                      Mid Net  Upper   Lower  Zsore
Answer_option                                      
More_than_once_a_day    2  0%  0.22%  -0.12%     65
Once_a_day              3  0%  0.32%  -0.19%     45
Several_times_a_week    4  2%  2.45%   1.10%     78
Once_a_week             6  1%  1.63%  -0.40%     65

를 사용 loc하여 ix향후 pandas 버전에서 더 이상 사용되지 않을 것과 동일한 결과를 얻을 수도 있습니다 0.20.0.

df = df.loc[:, cols]

---

pandas에서 df.reindex () 함수를 사용할 수 있습니다. df는

                      Net  Upper   Lower  Mid  Zsore
Answer option                                      
More than once a day  0%  0.22%  -0.12%    2     65
Once a day            0%  0.32%  -0.19%    3     45
Several times a week  2%  2.45%   1.10%    4     78
Once a week           1%  1.63%  -0.40%    6     65

열 이름 목록 정의

cols = df.columns.tolist()
cols
Out[13]: ['Net', 'Upper', 'Lower', 'Mid', 'Zsore']

열 이름을 원하는 곳으로 이동

cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid')))
cols
Out[16]: ['Mid', 'Net', 'Upper', 'Lower', 'Zsore']

그런 다음 df.reindex()함수를 사용 하여 재정렬

df = df.reindex(columns= cols)

출력 : df

                      Mid  Upper   Lower Net  Zsore
Answer option                                      
More than once a day    2  0.22%  -0.12%  0%     65
Once a day              3  0.32%  -0.19%  0%     45
Several times a week    4  2.45%   1.10%  2%     78
Once a week             6  1.63%  -0.40%  1%     65

---

I didn't like how I had to explicitly specify all the other column in the other solutions so this worked best for me. Though it might be slow for large dataframes...?

df = df.set_index('Mid').reset_index()

---

Maybe I'm missing something, but a lot of these answers seem overly complicated. You should be able to just set the columns within a single list:

Column to the front:

df = df[ ['Mid'] + [ col for col in df.columns if col != 'Mid' ] ]

Or if instead, you want to move it to the back:

df = df[ [ col for col in df.columns if col != 'Mid' ] + ['Mid'] ]

Or if you wanted to move more than one column:

cols_to_move = ['Mid', 'Zsore']
df           = df[ cols_to_move + [ col for col in df.columns if col not in cols_to_move ] ]

---

Here is a generic set of code that I frequently use to rearrange the position of columns. You may find it useful.

cols = df.columns.tolist()
n = int(cols.index('Mid'))
cols = [cols[n]] + cols[:n] + cols[n+1:]
df = df[cols]

---

To reorder the rows of a dataframe just use a list as follows.

df = df[['Mid', 'Net', 'Upper', 'Lower', 'Zsore']]

This makes it very obvious what was done when reading the code later. Also use:

df.columns
Out[1]: Index(['Net', 'Upper', 'Lower', 'Mid', 'Zsore'], dtype='object')

Then cut and paste to reorder.

ReferenceURL : https://stackoverflow.com/questions/25122099/move-column-by-name-to-front-of-table-in-pandas