Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mengalihkan Lajur DataFrame Pandas ke Permulaan?

Bagaimana untuk Mengalihkan Lajur DataFrame Pandas ke Permulaan?

Linda Hamilton
Lepaskan: 2024-12-23 06:27:31
asal
204 orang telah melayarinya

How to Move a Pandas DataFrame Column to the Beginning?

Cara Menyusun Semula Susunan Lajur DataFrame

Dalam panda, DataFrames terdiri daripada kedua-dua baris dan lajur, dengan setiap lajur mewakili ciri atau pembolehubah yang berasingan. Susunan lajur ini penting untuk analisis dan manipulasi data.

Masalah: Menyusun Semula Susunan Lajur

Pertimbangkan DataFrame (df):

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
Salin selepas log masuk

Selepas menambah lajur tambahan, katakan 'min', melalui tugasan:

df['mean'] = df.mean(1)
Salin selepas log masuk

Objektifnya adalah untuk mengalihkan lajur 'min' ke hadapan, menjadikannya lajur pertama dalam DataFrame, sambil mengekalkan susunan lajur yang tinggal.

Penyelesaian : Menyusun Semula Lajur

Kaedah yang berkesan untuk menyusun semula lajur ialah dengan menetapkan semula DataFrame dengan senarai lajur yang diubah suai.

Langkah 1: Dapatkan Senarai Lajur sebagai Tatasusunan

cols = df.columns.tolist()
Salin selepas log masuk

Ini akan menghasilkan tatasusunan yang mengandungi nama lajur dalam susunan semasanya.

Langkah 2: Susun Semula Susunan Lajur

Susun semula susunan lajur dalam senarai seperti yang dikehendaki. Dalam kes ini, untuk mengalihkan 'min' ke permulaan:

cols = cols[-1:] + cols[:-1]
Salin selepas log masuk

Langkah 3: Susun Semula Lajur DataFrame

Susun semula DataFrame menggunakan senarai lajur yang disusun semula:

df = df[cols]  # or df = df.ix[:, cols]
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengalihkan Lajur DataFrame Pandas ke Permulaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan