Python 在dataframe上使用.apply（）将我的列按字母顺序重新排序？奇怪的行为

我看到

.apply（）

函数有一些奇怪的行为

我正在调用一个API，并用响应编辑行

出于隐私原因，我无法上传数据集，但这基本上是函数和简单示例数据帧：

df = pd.DataFrame({'my_customers':['John','Foo'],'email':['email@gmail.com','othermail@yahoo.com']})

print(df)

  my_customers                email
0         John      email@gmail.com
1          Foo  othermail@yahoo.com

以及api调用：

def api_func(row):

    name=row['my_customers']
    email=row['email']

    # send api request 
    response = api(name, email)        

    # if there is data in the response
    if 'data' in response.keys():

        # append our data to row 
        row['api_status'] = 'Data Found'

        row['api_response']= response

        return row

    # otherwise flag no data found   
    else:

        row['api_status'] = 'No Data Found'

        return row

以及这个apply（）函数后面的数据帧。这些列已按字母顺序重新排序：

df = df.apply(api_func,axis=1)


   api_status api_response                email my_customers
0  data found          xyz      email@gmail.com         John
1  data found          abc  othermail@yahoo.com          Foo

我已经阅读了文档，找不到任何关于为什么会发生这种情况的线索。我以前从未见过这种情况

有什么想法吗

编辑：完整代码：

def api_append(row):


    # set up variables
    api=get_api()
    firstname=row['firstname']
    lastname=row['lastname']
    email=row['email']
    phone=row['phone_only']
    countrycode=row['country_code']


#   send request

    request = SearchAPIRequest(email=email,minimum_match=0.8,first_name=firstname,
                           last_name=lastname,phone=phone,country_code=countrycode,api_key=api)


# if there is an error, record it to the dataframe

    try:
        response = request.send()
        response = response.to_dict()

    except (ValueError, AttributeError) as e:

        # append our error data to the row 
        row['Pipl_Api_Status'] = 'check error code'

        row['Pipl_Api_response']= str(e)

        return row


    # if there is data in the response
    if 'data' in response.keys():

        # append our data to row 
        row['Api_Status'] = 'Data Found'

        row['Api_response'] = response['data']

        return row

    # otherwise flag no data found   
    else:

        row['Api_Status'] = 'No Data Found'

        return row

df_sample = df_sample.apply(api_append,axis=1)

---

df=df.apply（api_func，axis=1）

还编辑了原始问题。如果你需要更多的信息，让我知道你确定它是否会这样做吗？我无法复制这个问题。它非常令人费解。。。我问题中的代码基本相同。我没有遗漏什么。我已经试着调试了一个小时了。它按字母顺序重新排列列的顺序！然而，我想我找到了一个解决办法，尽管我无法解释。在应用函数之前，我首先创建新列：

row['api_status']=np.nan

和

row['api_response']=np.nan

，而不是在

apply（）函数中创建它们。列的顺序不再改变。我很好奇。您可以尝试以下代码：
import random def api_func（row）：name=row['my_customers']email=row['email']response=random.randint（0,9）#如果响应中有数据，如果响应%2==0:row['api_status']='找到数据'row['api_response']='返回行其他：row['api_status']='No Data Found'row['api_response']='No response'返回行df=df.apply（api_func，axis=1）
@gokulkrishnar您的示例运行良好。我已经编辑了我的原始问题，基本上包含了完整的api调用。这是一个谜。
df=df.apply（api_func，axis=1）
还编辑了原始问题。如果您需要更多信息，请告诉我您确定它是否会这样做吗？我无法复制该问题。这非常令人费解…我问题中的代码基本相同。我没有遗漏任何内容。我已经试着调试了一个小时。它按字母顺序重新排列列的顺序！呵呵wever，我想我找到了一个解决方案，尽管我无法解释。在应用函数之前，我首先创建了新列：
row['api_status']=np.nan
和
row['api_response']=np.nan
，而不是在
apply（）中创建它们
function。列的顺序不再更改。我很好奇。您可以尝试以下代码：
import random def api_func（row）：name=row['my_customers']email=row['email']response=random.randint（0,9）#如果响应中有数据，如果响应%2==0:row['api_status']['api_response']='response'返回行else:row['api_status']='No Data Found'row['api_response']='No response'返回行df=df.apply（api_func，axis=1）
@gokulkrishnan您的示例工作正常。我已经编辑了我的原始问题，基本上包含了完整的api调用。这是个谜。