一种简单的方法是使用set（），特别是当您有一长串列并且不想手动处理它们时：

cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]

我认为这是一个略为简洁的解决方案：

df.insert(0, 'mean', df.pop("mean"))

这个解决方案有点类似于@JoeHeffer的解决方案，但这是一条直线。

这里，我们从数据帧中删除列“mean”，并将其附加到具有相同列名的索引0。

您可以执行以下操作（从Aman的答案中借用零件）：

cols = df.columns.tolist()
cols.insert(0, cols.pop(-1))

cols
>>>['mean', 0L, 1L, 2L, 3L, 4L]

df = df[cols]

我想到了和Dmitriy Work一样的答案，显然是最简单的：

df["mean"] = df.mean(1)
l =  list(np.arange(0,len(df.columns) -1 ))
l.insert(0,-1)
df.iloc[:,l]

一种简单的方法是使用set（），特别是当您有一长串列并且不想手动处理它们时：

cols = list(set(df.columns.tolist()) - set(['mean']))
cols.insert(0, 'mean')
df = df[cols]

我相信，如果你知道另一列的位置，@Aman的答案是最好的。

如果您不知道mean的位置，但只有它的名称，则不能直接使用cols=cols[-1:]+cols[：-1]。以下是我接下来能想到的最好的东西：

meanDf = pd.DataFrame(df.pop('mean'))
# now df doesn't contain "mean" anymore. Order of join will move it to left or right:
meanDf.join(df) # has mean as first column
df.join(meanDf) # has mean as last column