Dans les pandas, les DataFrames se composent à la fois de lignes et de colonnes, chaque colonne représentant une fonctionnalité ou une variable distincte. L'ordre de ces colonnes est important pour l'analyse et la manipulation des données.
Considérez le DataFrame (df) suivant :
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
Après avoir ajouté un colonne supplémentaire, disons 'moyenne', via affectation :
df['mean'] = df.mean(1)
L'objectif est de déplacer le colonne « moyenne » au premier plan, ce qui en fait la première colonne du DataFrame, tout en préservant l'ordre des colonnes restantes.
Une méthode efficace pour réorganiser les colonnes consiste à réaffecter le DataFrame avec une liste de colonnes modifiée.
Étape 1 : Obtenir la liste des colonnes sous forme de tableau
cols = df.columns.tolist()
Cela donnera lieu à un tableau contenant les noms de colonnes dans leur ordre actuel.
Étape 2 : Réorganiser l'ordre des colonnes
Réorganisez l'ordre des colonnes dans la liste comme vous le souhaitez. Dans ce cas, pour déplacer « moyenne » au début :
cols = cols[-1:] + cols[:-1]
Étape 3 : Réorganiser les colonnes du DataFrame
Réorganiser le DataFrame à l'aide de la liste des colonnes réorganisées :
df = df[cols] # or df = df.ix[:, cols]
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