python - Pandas:在列之间交换行

Question

有些行输入了错误的列，所以现在我需要交换它们。

df = pd.DataFrame({'c': {0: '22:58:00', 1: '23:03:00', 2: '0', 3: '10'} , 'a': {0: '0', 1: '10', 2: '22:58:00', 3: '23:03:00'}, 'd': {0: '23:27 :00', 1: '23:39:00', 2: '10', 3: '17'}, 'b': {0: '10', 1: '17', 2: '23:27 :00', 3: '23:39:00'}})

          a         b         c         d
0         0        10  22:58:00  23:27:00
1        10        17  23:03:00  23:39:00
2  22:58:00  23:27:00         0        10
3  23:03:00  23:39:00        10        17

我目前的做法

cpy = df[['a', 'b']]
df.loc[2:, 'a'] = df['c']
df.loc[2:, 'b'] = df['d']
df.loc[2:, 'c'] = cpy['a']
df.loc[2:, 'd'] = cpy['b']

预期输出

    a   b         c         d
0   0  10  22:58:00  23:27:00
1  10  17  23:03:00  23:39:00
2   0  10  22:58:00  23:27:00
3  10  17  23:03:00  23:39:00

它可以工作，但这只是可能的，因为它有 4 列。有更好的方法吗？

请注意，数据类型可能会导致排序问题df.loc[0]['c'] 是 datetime.time(22, 58)

也许有类似的东西

df.swap_row_col(index=[2:], columns_from=['a', 'b'], columns_to=['c', 'd'])

Answer 1

也许我们可以尝试在我的解决方案中注意一下，如果原始订单是 100, 0，我的输出仍然是 100, 0

df=pd.DataFrame(df.apply(lambda x : sorted(x,key= lambda s: ':' in s),1).tolist(),columns=df.columns)
Out[119]: 
     c   a         d         b
0    0  10  22:58:00  23:27:00
1   10  17  23:03:00  23:39:00
2  100  10  22:58:00  23:27:00
3   10  17  23:03:00  23:39:00