Python/Pandas：基于列名对数据帧列进行排序

我有一个数据框，其中包含几个列，标记为x1、x2、x3和x4

根据分析的不同，在从左到右对数据帧中的四列进行排序时，我需要将四列中的一列指定为第一列

例如，如果我希望列“x2”是第一个，我将其分配给“sorter”

sorter = x2 

现在我的问题是：如何对列中的数据帧进行排序，以便分配给“sorter”的列位于第一列中

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编辑：其余列的顺序应保持不变。

您可以更改列的顺序，如：

data = {'X1':  ['11', '12'],
        'X2': ['21', '22'],
        'X3': ['31', '32']
        }

df = pd.DataFrame(data)
df
    X1  X2  X3
0   11  21  31
1   12  22  32

df = df.reindex(['X3','X1','X2'], axis=1)
df

    X3  X1  X2
0   31  11  21
1   32  12  22

注意：您需要提供所需的订单

您可以创建一个函数，按给定列更改订单：

def sorter(desired, df):
    columns = df.columns.tolist()
    columns.remove(desired)
    columns.insert(0,desired)
    return df.reindex(columns, axis=1)

sorter('X2',df)

    X2  X1  X3
0   21  11  31
1   22  12  32

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您可以更改列的顺序，如：

data = {'X1':  ['11', '12'],
        'X2': ['21', '22'],
        'X3': ['31', '32']
        }

df = pd.DataFrame(data)
df
    X1  X2  X3
0   11  21  31
1   12  22  32

df = df.reindex(['X3','X1','X2'], axis=1)
df

    X3  X1  X2
0   31  11  21
1   32  12  22

注意：您需要提供所需的订单

您可以创建一个函数，按给定列更改订单：

def sorter(desired, df):
    columns = df.columns.tolist()
    columns.remove(desired)
    columns.insert(0,desired)
    return df.reindex(columns, axis=1)

sorter('X2',df)

    X2  X1  X3
0   21  11  31
1   22  12  32

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这不是你想要使用的功能吗？其他列的顺序是什么？对df.sort_值（['x2'、'x1'、'x3'、'x4']）进行排序没有关系吗？？如果不指定其他列，您可以使用它来交换数据帧的列，它不会对它们进行排序。我不确定它是否使用了稳定的排序算法，因此其余列中的顺序可能是随机的。您不想使用这个函数吗？其他列的顺序是什么？对df.sort_值（['x2'、'x1'、'x3'、'x4']）进行排序没有关系吗？？如果不指定其他列，您可以使用它来交换数据帧的列，它不会对它们进行排序。我不确定它是否使用了稳定的排序算法，因此其他列中的顺序可能是随机的。谢谢。有没有一种方法可以将我想要作为“第一列”的列分配给一个变量（就像在我的帖子中），并保持其余列的顺序不变？希望sorter函数能有所帮助。它更改了给定的第一列，并保持其余列不变。谢谢。有没有一种方法可以将我想要作为“第一列”的列分配给一个变量（就像在我的帖子中），并保持其余列的顺序不变？希望sorter函数能有所帮助。它会更改给定的第一列，并保持其余列不变。