反转 DataFrame 列顺序

Question

我想简单地反转给定 DataFrame 的列顺序。

我的数据框：

data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012],
    'team': ['Bears', 'Bears', 'Bears', 'Packers', 'Packers', 'Lions', 'Lions', 'Lions'],
    'wins': [11, 8, 10, 15, 11, 6, 10, 4],
    'losses': [5, 8, 6, 1, 5, 10, 6, 12]}
football = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'team', 'wins', 'losses'])

实际输出：

   year     team  wins  losses
0  2010    Bears    11       5
1  2011    Bears     8       8
2  2012    Bears    10       6
3  2011  Packers    15       1
4  2012  Packers    11       5
5  2010    Lions     6      10
6  2011    Lions    10       6
7  2012    Lions     4      12

我认为这可行，但它颠倒了行顺序而不是列顺序：

football[::-1]

我也试过：

football.columns = football.columns[::-1]

但这颠倒了列标签而不是整个列本身。

Answer 1

注意：从Pandas v0.20开始，.ix indexer is deprecated支持.iloc / .loc.

您可以使用花式索引 .ix，传递列然后反转列表以更改顺序：

In [27]:

football.ix[::,football.columns[::-1]]
Out[27]:
   losses  wins     team  year
0       5    11    Bears  2010
1       8     8    Bears  2011
2       6    10    Bears  2012
3       1    15  Packers  2011
4       5    11  Packers  2012
5      10     6    Lions  2010
6       6    10    Lions  2011
7      12     4    Lions  2012

计时

In [32]:

%timeit football[football.columns[::-1]]
1000 loops, best of 3: 421 µs per loop
In [33]:

%timeit football.ix[::,football.columns[::-1]]
1000 loops, best of 3: 403 µs per loop

在这种情况下，花式索引稍微快一些

Answer 2

接近您已经尝试过的解决方案是使用：

>>> football[football.columns[::-1]]
   losses  wins     team  year
0       5    11    Bears  2010
1       8     8    Bears  2011
2       6    10    Bears  2012
3       1    15  Packers  2011
4       5    11  Packers  2012
5      10     6    Lions  2010
6       6    10    Lions  2011
7      12     4    Lions  2012

football.columns[::-1] 反转 DataFrame 的列序列的顺序，并且 football[...] 使用这个新序列重新索引 DataFrame。

实现相同目的的更简洁的方法是使用 iloc 索引器：

football.iloc[:, ::-1]

第一个:表示"take all rows"，::-1表示向后退一步。

@PietroBattiston 的回答中提到的 loc 索引器以同样的方式工作。

Answer 3

注意：从Pandas v0.20开始，.ix indexer is deprecated支持.iloc / .loc.

接近 ...但更快：

In [3]: %timeit football.ix[::,::-1]
1000 loops, best of 3: 255 µs per loop

In [4]: %timeit football.ix[::,football.columns[::-1]]
1000 loops, best of 3: 491 µs per loop

还要注意一个冒号是多余的：

In [5]: all(football.ix[:,::-1] == football.ix[::,::-1])
Out[5]: True

编辑： 使用 .loc 而不是 .ix 带来了进一步的（最小）改进，如 football.loc[:,::-1].

反转 DataFrame 列顺序

Reverse DataFrame column order

python

reverse

dataframe

pandas