在對(duì)excel的操作中，調(diào)整列的順序以及添加一些列也是經(jīng)常用到的，下面我們用pandas實(shí)現(xiàn)這一功能。
1、調(diào)整列的順序
>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
>>> df
A B C D
0 bob 12 78 87
1 millor 15 92 21
>>> df.columns
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
# 這是最簡(jiǎn)單常用的一種方法，相當(dāng)于指定列名讓pandas
# 從df中獲取
>>> df[['A', 'D', 'C', 'B']]
A D C B
0 bob 87 78 12
1 millor 21 92 15
# 這也是可以的
>>> df[['A', 'A', 'A', 'A']]
A A A A
0 bob bob bob bob
1 millor millor millor millor
2、添加某一列或者某幾列
（1）直接添加
>>> df['E']=[1, 2]
>>> df
A B C D E
0 bob 12 78 87 1
1 millor 15 92 21 2
（2）調(diào)用assign方法。該方法善于根據(jù)已有的列添加新的列，通過(guò)基本運(yùn)算，或者調(diào)用函數(shù)
>>> df
A B C D
0 bob 12 78 87
1 millor 15 92 21
# 其中E是列名，根據(jù)B列-C列的值得到
>>> df.assign(E=df['B'] - df['C'])
A B C D E
0 bob 12 78 87 -66
1 millor 15 92 21 -77
# 添加兩列也可以
>>> df.assign(E=df['B'] - df['C'], F=df['B'] * df['C'])
A B C D E F
0 bob 12 78 87 -66 936
1 millor 15 92 21 -77 1380
哈哈，以上就是pandas關(guān)于調(diào)整列的順序以及新增列的用法
補(bǔ)充：pandas修改DataFrame中的列名調(diào)整列的順序
修改列名：
直接調(diào)用接口：
看一下接口中的定義：
def rename(self, *args, **kwargs):
"""
Alter axes labels.
Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not contained in
a dict / Series will be left as-is. Extra labels listed don't throw an
error.
See the :ref:`user guide basics.rename>` for more.
Parameters
----------
mapper, index, columns : dict-like or function, optional
dict-like or functions transformations to apply to
that axis' values. Use either ``mapper`` and ``axis`` to
specify the axis to target with ``mapper``, or ``index`` and
``columns``.
axis : int or str, optional
Axis to target with ``mapper``. Can be either the axis name
('index', 'columns') or number (0, 1). The default is 'index'.
copy : boolean, default True
Also copy underlying data
inplace : boolean, default False
Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is
ignored.
level : int or level name, default None
In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified
level.
Returns
-------
renamed : DataFrame
See Also
--------
pandas.DataFrame.rename_axis
Examples
--------
``DataFrame.rename`` supports two calling conventions
* ``(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)``
* ``(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)``
We *highly* recommend using keyword arguments to clarify your
intent.
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})
a c
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})
a B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
Using axis-style parameters
>>> df.rename(str.lower, axis='columns')
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
A B
0 1 4
2 2 5
4 3 6
"""
axes = validate_axis_style_args(self, args, kwargs, 'mapper', 'rename')
kwargs.update(axes)
# Pop these, since the values are in `kwargs` under different names
kwargs.pop('axis', None)
kwargs.pop('mapper', None)
return super(DataFrame, self).rename(**kwargs)
注意：
一個(gè)*，輸入可以是數(shù)組、元組，會(huì)把輸入的數(shù)組或元組拆分成一個(gè)個(gè)元素。
兩個(gè)*，輸入必須是字典格式
示例：
>>>import pandas as pd
>>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
>>> a
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
#將列名A替換為列名a，B改為b，C改為c
>>>a.rename(columns={'A':'a', 'B':'b', 'C':'c'}, inplace = True)
>>>a
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
調(diào)整列的順序：
如：
>>> import pandas
>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],
'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
>>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 從字典創(chuàng)建DataFrame
>>> df # 創(chuàng)建好的df列名默認(rèn)按首字母順序排序，和字典中的先后順序并不一樣，字典中'user_id','book_id','rating','mark_date'
book_id mark_date rating user_id
0 3713327 2017-03-07 4 webbang
1 4074636 2017-03-07 4 webbang
2 26873486 2017-03-07 4 webbang
直接修改列名：
>>> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 調(diào)整列順序?yàn)?user_id','book_id','rating','mark_date'
>>> df
user_id book_id rating mark_date
0 webbang 3713327 4 2017-03-07
1 webbang 4074636 4 2017-03-07
2 webbang 26873486 4 2017-03-07
就可以了。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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