python - 循环更改 Pandas 数据框中列的顺序

Question

我有许多 pandas.Dataframe 对象，想在 for 循环中对所有对象的列重新排序，但它不起作用。我拥有的是:

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

dfs = [ df1, df2 ]

现在，更改列的名称有效:

for df in dfs:
    df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

df1.head()

打印(用字母代替数字的列):

          a         b         c         d         e
0  0.276383  0.655995  0.512101  0.793673  0.165763
1  0.841603  0.831268  0.776274  0.670846  0.847065
2  0.626632  0.448145  0.184613  0.763160  0.337947
3  0.502062  0.881765  0.154048  0.908834  0.669257
4  0.254717  0.538606  0.677790  0.088452  0.014447

但是，更改列的顺序并不以相同的方式起作用。以下循环:

for df in dfs:
    df = df[ [ 'e', 'd', 'c', 'b', 'a' ] ]

保持数据帧不变。

如果我在 for 循环之外为每个数据帧执行此操作，它会起作用:

df1 = df1[ [ 'e', 'd', 'c', 'b', 'a' ] ]
df1.head()

打印以下内容:

          e         d         c         b         a
0  0.165763  0.793673  0.512101  0.655995  0.276383
1  0.847065  0.670846  0.776274  0.831268  0.841603
2  0.337947  0.763160  0.184613  0.448145  0.626632
3  0.669257  0.908834  0.154048  0.881765  0.502062
4  0.014447  0.088452  0.677790  0.538606  0.254717

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为什么我不能遍历数据帧来更改列顺序？

如何遍历列表中的数据框以更改列顺序？

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使用 python 3.5.3、pandas 0.23.3

Answer 1

我花了一段时间在上面，它实际上给了我一个很好的谜题。
它以这种方式工作，因为在您的第一个循环中您修改 现有对象，但在第二个循环中您实际上创建新 对象并覆盖旧的;因此，列表 dfs 失去了对 df1 和 df2 的引用。如果您希望代码以在第二个循环之后您希望看到应用到 df1 和 df2 的更改的方式工作，您只能使用操作的方法在原始数据帧上，不需要覆盖。
我不相信我的方式是最佳方式，但这就是我的意思:

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

dfs = [ df1, df2 ]

for df in dfs:
    df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

for df in dfs:
    for c in ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']:
        df.insert(df.shape[1],c+'_new',df[c])
    #df.drop(['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], axis=1)
    for c in [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]:
        del df[c]
    df.columns = ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']

然后调用 df1 打印:

           e           d           c           b           a
0   0.550885    0.879557    0.202626    0.218867    0.266057
1   0.344012    0.767083    0.139642    0.685141    0.559385
2   0.271689    0.247322    0.749676    0.903162    0.680389
3   0.643675    0.317681    0.217223    0.776192    0.665542
4   0.480441    0.981850    0.558303    0.780569    0.484447