下面是一个超级简单的方法示例。如果您要从excel复制标题，请使用.split（'\t'）

df = df['FILE_NAME DISPLAY_PATH SHAREPOINT_PATH RETAILER LAST_UPDATE'.split()]

你也可以这样做：

df = df[['mean', '0', '1', '2', '3']]

您可以通过以下方式获取列列表：

cols = list(df.columns.values)

输出将产生：

['0', '1', '2', '3', 'mean']

…然后，在将其放入第一个函数之前，可以手动重新排列

我有一个在panda中重新排序列名的非常具体的用例。有时我在基于现有列的数据帧中创建一个新列。默认情况下，panda将在末尾插入我的新列，但我希望新列插入到它派生的现有列旁边。

def rearrange_list(input_list, input_item_to_move, input_item_insert_here):
    '''
    Helper function to re-arrange the order of items in a list.
    Useful for moving column in pandas dataframe.

    Inputs:
        input_list - list
        input_item_to_move - item in list to move
        input_item_insert_here - item in list, insert before 

    returns:
        output_list
    '''
    # make copy for output, make sure it's a list
    output_list = list(input_list)

    # index of item to move
    idx_move = output_list.index(input_item_to_move)

    # pop off the item to move
    itm_move = output_list.pop(idx_move)

    # index of item to insert here
    idx_insert = output_list.index(input_item_insert_here)

    # insert item to move into here
    output_list.insert(idx_insert, itm_move)

    return output_list


import pandas as pd

# step 1: create sample dataframe
df = pd.DataFrame({
    'motorcycle': ['motorcycle1', 'motorcycle2', 'motorcycle3'],
    'initial_odometer': [101, 500, 322],
    'final_odometer': [201, 515, 463],
    'other_col_1': ['blah', 'blah', 'blah'],
    'other_col_2': ['blah', 'blah', 'blah']
})
print('Step 1: create sample dataframe')
display(df)
print()

# step 2: add new column that is difference between final and initial
df['change_odometer'] = df['final_odometer']-df['initial_odometer']
print('Step 2: add new column')
display(df)
print()

# step 3: rearrange columns
ls_cols = df.columns
ls_cols = rearrange_list(ls_cols, 'change_odometer', 'final_odometer')
df=df[ls_cols]
print('Step 3: rearrange columns')
display(df)

与上面的答案类似，还有一种方法可以使用deque（）及其rotate（）方法。rotate方法获取列表中的最后一个元素并将其插入开头：

from collections import deque

columns = deque(df.columns.tolist())
columns.rotate()

df = df[columns]

只需按所需顺序分配列名：

In [39]: df
Out[39]: 
          0         1         2         3         4  mean
0  0.172742  0.915661  0.043387  0.712833  0.190717     1
1  0.128186  0.424771  0.590779  0.771080  0.617472     1
2  0.125709  0.085894  0.989798  0.829491  0.155563     1
3  0.742578  0.104061  0.299708  0.616751  0.951802     1
4  0.721118  0.528156  0.421360  0.105886  0.322311     1
5  0.900878  0.082047  0.224656  0.195162  0.736652     1
6  0.897832  0.558108  0.318016  0.586563  0.507564     1
7  0.027178  0.375183  0.930248  0.921786  0.337060     1
8  0.763028  0.182905  0.931756  0.110675  0.423398     1
9  0.848996  0.310562  0.140873  0.304561  0.417808     1

In [40]: df = df[['mean', 4,3,2,1]]

现在，“mean”列出现在前面：

In [41]: df
Out[41]: 
   mean         4         3         2         1
0     1  0.190717  0.712833  0.043387  0.915661
1     1  0.617472  0.771080  0.590779  0.424771
2     1  0.155563  0.829491  0.989798  0.085894
3     1  0.951802  0.616751  0.299708  0.104061
4     1  0.322311  0.105886  0.421360  0.528156
5     1  0.736652  0.195162  0.224656  0.082047
6     1  0.507564  0.586563  0.318016  0.558108
7     1  0.337060  0.921786  0.930248  0.375183
8     1  0.423398  0.110675  0.931756  0.182905
9     1  0.417808  0.304561  0.140873  0.310562

这里有一种移动一个现有列的方法，它将修改现有的数据帧。

my_column = df.pop('column name')
df.insert(3, my_column.name, my_column)  # Is in-place