pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法

问题:

输出新建的DataFrame对象时,DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致。

例如:

import pandas as pd

grades = [48,99,75,80,42,80,72,68,36,78]

df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)],

'Gender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],

'ExamYear': ['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],

'Class': ['algebra', 'stats', 'bio', 'algebra', 'algebra', 'stats', 'stats', 'algebra', 'bio', 'bio'],

'Participated': ['yes','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','yes','yes'],

'Passed': ['yes' if x > 50 else 'no' for x in grades],

'Employed': [True,True,True,False,False,False,False,True,True,False],

'Grade': grades})

print(df)

输出为:

Class Employed ExamYear Gender Grade ID Participated Passed

0 algebra True 2007 F 48 x0 yes no

1 stats True 2007 M 99 x1 yes yes

2 bio True 2007 F 75 x2 yes yes

3 algebra False 2008 M 80 x3 yes yes

4 algebra False 2008 F 42 x4 no no

5 stats False 2008 M 80 x5 yes yes

6 stats False 2008 F 72 x6 yes yes

7 algebra True 2009 M 68 x7 yes yes

8 bio True 2009 M 36 x8 yes no

9 bio False 2009 M 78 x9 yes yes

解决办法

在以上代码中增加以下代码:

cols=['ID','Gender','ExamYear','Class','Participated','Passed','Employed','Grade']

df=df.ix[:,cols]

df=df.ix[:,cols]语句表示,DataFrame的行索引不变,列索引是cols中给定的索引。

输出为:

ID Gender ExamYear Class Participated Passed Employed Grade

0 x0 F 2007 algebra yes no True 48

1 x1 M 2007 stats yes yes True 99

2 x2 F 2007 bio yes yes True 75

3 x3 M 2008 algebra yes yes False 80

4 x4 F 2008 algebra no no False 42

5 x5 M 2008 stats yes yes False 80

6 x6 F 2008 stats yes yes False 72

7 x7 M 2009 algebra yes yes True 68

8 x8 M 2009 bio yes no True 36

9 x9 M 2009 bio yes yes False 78

以上这篇pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

以上是 pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/324408.html

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