前に質問が投稿されましたが、要件が適切に伝えられていませんでした。ここでCSVの列の並べ替え
A B C D .... X Y Z
1 0 0.5 5 .... 1 7 6
2 0 0.6 4 .... 0 7 6
3 0 0.7 3 .... 1 7 6
4 0 0.8 2 .... 0 7 6
X、YおよびZは999、1000年、10001列であり、A、B、C、Dは、第一、第二、第三及び第四のとおりです。私は1000の以上の列を持つCSVファイルを持っています。私は次のように列を並べ替える必要があります。 4列である
D Y Z A B C ....X
5 7 6 1 0 0.5 ....1
4 7 6 2 0 0.6 ....0
3 7 6 3 0 0.7 ....1
2 7 6 4 0 0.8 ....0
は第一、1000年になり、1001th列は、2番目と3番目になり、他の列が右に応じてシフトしています。
したがって、カスタムの方法で列を並べ替える方法が問題です。例えば
次のDFを持っていて、以下の方法（インデックス）であなたの列の順序を変更したい：
5、3、残り...
DF
In [82]: df
Out[82]:
A B C D E F G
0 1 0 0.5 5 1 7 6
1 2 0 0.6 4 0 7 6
2 3 0 0.7 3 1 7 6
3 4 0 0.8 2 0 7 6
列の並べ替え
In [83]: cols = df.columns.tolist()
In [84]: cols
Out[84]: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
：
In [88]: cols = [cols.pop(5)] + [cols.pop(3)] + cols
In [89]: cols
Out[89]: ['F', 'D', 'A', 'B', 'C', 'E', 'G']
In [90]: df[cols]
Out[90]:
F D A B C E G
0 7 5 1 0 0.5 1 6
1 7 4 2 0 0.6 0 6
2 7 3 3 0 0.7 1 6
3 7 2 4 0 0.8 0 6
@DigantaBharali、それは助けましたか？ – MaxU
これは私が探しているものです。できます –
In [4]: df
Out[4]:
A B C D X Y Z
0 1 0 0.5 5 1 7 6
1 2 0 0.6 4 0 7 6
2 3 0 0.7 3 1 7 6
3 4 0 0.8 2 0 7 6
In [5]: df.reindex(columns=['D','Y','Z','A','B','C','X'])
Out[5]:
D Y Z A B C X
0 5 7 6 1 0 0.5 1
1 4 7 6 2 0 0.6 0
2 3 7 6 3 0 0.7 1
あなたが試みられてきたかを示す、なぜ多くの[関連]できます（http://stackoverflow.com/search?q=pandas+reorder+columns）の質問には、あなたの質問に答えないのですか？これは、単に列インデックスの順序を変更し、新しい順序を渡すことによってdfを '再インデックスする 'ことを要求します。 – EdChum
Excelまたは同等のオープンソースを –
@EdChumで使用します。どのように多くの列を並べ替えるのですか？一般的な方法はありますか？新しいPD DF = pd.read_csv（ 'のtest.CSV'） ncolsの= df.columns.tolist（） COLSの=のncolsの[-1：]として –