在数据预处理过程中可能需要将列的顺序颠倒，有两种方法。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array(range(20)).reshape(4,5))
print(df)
原始dataframe如下：
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
1. 方法一
手动设置列名列表，应用在dataframe中（适合列名比较少的情况）
我们可以手动来更换列的顺序
cols = [4,3,2,1,0]
df = df.ix[:,cols]
print(df)
输出如下：
4 3 2 1 0
0 4 3 2 1 0
1 9 8 7 6 5
2 14 13 12 11 10
3 19 18 17 16 15
2. 方法二
pandas提供颠倒列顺序的方式
可以看出当数据的列较多时，方法一会非常繁琐，pandas提供一种非常简便的方式来进行列顺序的颠倒。
df = df.ix[:, ::-1]
print(df)
输出如下：
4 3 2 1 0
0 4 3 2 1 0
1 9 8 7 6 5
2 14 13 12 11 10
3 19 18 17 16 15
补充：Python列表排序与倒序
python学习笔记
列表排序
1、sort（）
2、sorted()
3、reverse()
sort（）的使用
letters = ['d','a','e','c','b']
print letters
['d','a','e','c','b']
letters.sort()
print letters
['a','b','c','d','e']
sort()会自动按照字母顺序对字符串由小到大排序，如果数字就由小到大
注：sort（）会修改原来的列表他是修改列表，而不是创建新的列表。
不应该
而应该
letters.sort()
print letters
还可以用.sorted()函数
# 得到一个有序的副本列表
#而不影响原来列表的顺序
old = ['d','a','e','c','b']
new = sorted(old)
print old
['d','a','e','c','b']
print new
['a','b','c','d','e']
reverse的使用
# 方法1 作为reverse（）函数
letters = ['d','a','e','c','b']
letters.sort()
print letters
['a','b','c','d','e']
letters.reverse()
print letters
['e','d','c','b','a']
# 方法2 作为sort()函数参数
letters = ['d','a','e','c','b']
letter.sort(reverse = Ture)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
您可能感兴趣的文章:- Python基础之pandas数据合并
- python-pandas创建Series数据类型的操作
- Python数据分析之pandas函数详解
- python基于Pandas读写MySQL数据库
- pandas读取excel时获取读取进度的实现
- pandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的区别说明
- 浅谈Pandas dataframe数据处理方法的速度比较
- 解决使用pandas聚类时的小坑
- pandas 使用merge实现百倍加速的操作
- 详细介绍在pandas中创建category类型数据的几种方法
- python中pandas.read_csv()函数的深入讲解
- pandas调整列的顺序以及添加列的实现
- pandas快速处理Excel,替换Nan,转字典的操作
- Python基础之教你怎么在M1系统上使用pandas
咨 询 客 服