Python 熊猫：列在数据帧中的强制位置（不知道所有列）

假设我有一个数据框，不知道所有列的名称。但是，我知道有一列名为

“N_DOC”

，我希望这是数据帧的第一列-（同时保留所有其他列，无论其顺序如何）

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如何执行此操作？

您可以使用

reindex

对datframe的列重新排序：

cols = df.columns.tolist()
cols.remove('N_DOC')
df.reindex(['N_DOC'] + cols, axis=1)

与提取列一起使用：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdef'),
         'B':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'N_DOC':[1,3,5,7,1,0],
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabbb')
})

c = 'N_DOC'
df.insert(0, c, df.pop(c))

或：

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下面是一个使用数据帧屏蔽的简单、单行解决方案：

import pandas as pd

# Building sample dataset.
cols = ['N_DOCa', 'N_DOCb', 'N_DOCc', 'N_DOCd', 'N_DOCe', 'N_DOC']
df = pd.DataFrame(columns=cols)

# Re-order columns.
df = df[['N_DOC'] + df.columns.drop('N_DOC').tolist()]

之前： 之后：

print (df)
   N_DOC  A  B  C  E  F
0      1  a  4  7  5  a
1      3  b  5  8  3  a
2      5  c  4  9  6  a
3      7  d  5  4  9  b
4      1  e  5  2  2  b
5      0  f  4  3  4  b

import pandas as pd

# Building sample dataset.
cols = ['N_DOCa', 'N_DOCb', 'N_DOCc', 'N_DOCd', 'N_DOCe', 'N_DOC']
df = pd.DataFrame(columns=cols)

# Re-order columns.
df = df[['N_DOC'] + df.columns.drop('N_DOC').tolist()]

Index(['N_DOCa', 'N_DOCb', 'N_DOCc', 'N_DOCd', 'N_DOCe', 'N_DOC'], dtype='object')

Index(['N_DOC', 'N_DOCa', 'N_DOCb', 'N_DOCc', 'N_DOCd', 'N_DOCe'], dtype='object')