python - 除了使用 "columns.tolist()"方法之外，如何重新排序我的 Pandas 数据框？我希望特定的列始终出现在最后

Question

我的数据框是这样的:

In [57]: final_data
Out[57]: 
         monthyear       Date  Planned         CCM1         CCM2
0           Dec 15 2015-12-01      0.0     0.000000  2550.000000
1           Feb 16 2016-02-01      0.0     0.000000  4250.000000
2           Jan 16 2016-01-01      0.0  1540.000000  6800.000000
3           Nov 15 2015-11-01   3880.0   921.458157  1750.310038
4           Sep 15 2015-09-01   8000.0     0.000000  5191.197065

我需要它在重新订购后看起来像下面这样......

         monthyear       Date              CCM1         CCM2  Planned
0           Dec 15 2015-12-01          0.000000  2550.000000      0.0
1           Feb 16 2016-02-01          0.000000  4250.000000      0.0
2           Jan 16 2016-01-01       1540.000000  6800.000000      0.0
3           Nov 15 2015-11-01        921.458157  1750.310038   3880.0
4           Sep 15 2015-09-01          0.000000  5191.197065   8000.0

除了使用“columns.tolist()”方法外，我该怎么做？

因为我的数据框是动态生成的...所以除了像“monthyear”、“Date”和“Planned”这样的列之外，其他列名称都会发生变化。我希望“计划”列始终位于最后。请帮忙..提前致谢。

Answer 1

你可以这样做:

       df
Out[17]: 
monthyear        Date  Planned         CCM1         CCM2
0    Dec 15  2015-12-01        0     0.000000  2550.000000
1    Feb 16  2016-02-01        0     0.000000  4250.000000
2    Jan 16  2016-01-01        0  1540.000000  6800.000000
3    Nov 15  2015-11-01     3880   921.458157  1750.310038
4    Sep 15  2015-09-01     8000     0.000000  5191.197065

In [18]: df=df[['monthyear','Date','CCM1','CCM2','Planned']]

In [19]: df
Out[19]: 
monthyear        Date         CCM1         CCM2  Planned
0    Dec 15  2015-12-01     0.000000  2550.000000        0
1    Feb 16  2016-02-01     0.000000  4250.000000        0
2    Jan 16  2016-01-01  1540.000000  6800.000000        0
3    Nov 15  2015-11-01   921.458157  1750.310038     3880
4    Sep 15  2015-09-01     0.000000  5191.197065     8000

或者这个:

df.reindex_axis(list(df.columns[:-3])+['CCM1','CCM2','Planned'],axis=1)
Out[13]: 
  monthyear        Date         CCM1         CCM2  Planned
0    Dec 15  2015-12-01     0.000000  2550.000000        0
1    Feb 16  2016-02-01     0.000000  4250.000000        0
2    Jan 16  2016-01-01  1540.000000  6800.000000        0
3    Nov 15  2015-11-01   921.458157  1750.310038     3880
4    Sep 15  2015-09-01     0.000000  5191.197065     8000