팬더 데이터 프레임에서 열 이동

팬더 데이터 프레임에서 열 이동

다음과 같은 데이터 프레임이 있습니다.

   a  b   x  y
0  1  2   3 -1
1  2  4   6 -2
2  3  6   9 -3
3  4  8  12 -4

열 b와 x를 데이터 프레임의 마지막 두 열이 되도록 이동하려면 어떻게 해야 합니까?이름으로 밴드와 x를 지정하고 다른 열은 지정하지 않습니다.

열 순서를 지정하여 열을 직접 재정렬할 수 있습니다.

df = df[['a', 'y', 'b', 'x']]

열 제목이 동적인 대형 데이터 프레임의 경우 목록 이해를 사용하여 대상 집합에 없는 모든 열을 선택한 다음 대상 집합을 끝까지 추가할 수 있습니다.

>>> df[[c for c in df if c not in ['b', 'x']] 
       + ['b', 'x']]
   a  y  b   x
0  1 -1  2   3
1  2 -2  4   6
2  3 -3  6   9
3  4 -4  8  12

방탄성을 높이기 위해 대상 열이 실제로 데이터 프레임에 있는지 확인할 수 있습니다.

cols_at_end = ['b', 'x']
df = df[[c for c in df if c not in cols_at_end] 
        + [c for c in cols_at_end if c in df]]

예: 열을 이동하는 방법"name"insert:를 사용할 수 있는 첫 번째 열 inf가 됩니다.

column_to_move = df.pop("name")

# insert column with insert(location, column_name, column_value)

df.insert(0, "name", column_to_move)

마찬가지로 이 열을 처음부터 세 번째 열로 지정하려면 다음과 같이 하십시오.

df.insert(2, "name", column_to_move )

cols = list(df.columns.values) #Make a list of all of the columns in the df
cols.pop(cols.index('b')) #Remove b from list
cols.pop(cols.index('x')) #Remove x from list
df = df[cols+['b','x']] #Create new dataframe with columns in the order you want

당신은 아래의 방법을 사용할 수 있습니다.매우 간단하지만 찰리 헤일리의 좋은 대답과 비슷합니다.

df1 = df.pop('b') # remove column b and store it in df1
df2 = df.pop('x') # remove column x and store it in df2
df['b']=df1 # add b series as a 'new' column.
df['x']=df2 # add b series as a 'new' column.

이제 데이터 프레임 끝에 'b'와 'x' 열이 있습니다.OSPY: https://youtu.be/RlbO27N3Xg4 에서 이 비디오를 볼 수 있습니다.

위의 ROBAT1의 답변과 비슷하지만, 조금 더 강력했으면 좋겠습니다.

df.insert(len(df.columns)-1, 'b', df.pop('b'))
df.insert(len(df.columns)-1, 'x', df.pop('x'))

이 함수는 데이터 손실 없이 열 순서를 변경합니다.생략된 열은 데이터 집합의 중앙에 남아 있습니다.

def reorder_columns(columns, first_cols=[], last_cols=[], drop_cols=[]):
    columns = list(set(columns) - set(first_cols))
    columns = list(set(columns) - set(drop_cols))
    columns = list(set(columns) - set(last_cols))
    new_order = first_cols + columns + last_cols
    return new_order

사용 예:

my_list = ['first', 'second', 'third', 'fourth', 'fifth', 'sixth']
reorder_columns(my_list, first_cols=['fourth', 'third'], last_cols=['second'], drop_cols=['fifth'])

# Output:
['fourth', 'third', 'first', 'sixth', 'second']

데이터 프레임에 할당하려면 다음을 사용합니다.

my_list = df.columns.tolist()
reordered_cols = reorder_columns(my_list, first_cols=['fourth', 'third'], last_cols=['second'], drop_cols=['fifth'])
df = df[reordered_cols]

간단한 솔루션:

old_cols = df.columns.values 
new_cols= ['a', 'y', 'b', 'x']
df = df.reindex(columns=new_cols)

대안적이고 보다 일반적인 방법

from pandas import DataFrame


def move_columns(df: DataFrame, cols_to_move: list, new_index: int) -> DataFrame:
    """
    This method re-arranges the columns in a dataframe to place the desired columns at the desired index.
    ex Usage: df = move_columns(df, ['Rev'], 2)   
    :param df:
    :param cols_to_move: The names of the columns to move. They must be a list
    :param new_index: The 0-based location to place the columns.
    :return: Return a dataframe with the columns re-arranged
    """
    other = [c for c in df if c not in cols_to_move]
    start = other[0:new_index]
    end = other[new_index:]
    return df[start + cols_to_move + end]

그런 다음 와 함께 사용하거나 레이블 기반 인덱싱을 사용할 수 있습니다.일반적으로 NumPy / Pandas 개체를 사용하는 목록 이해 또는 기타 명시적 루프를 피하는 것이 좋습니다.

cols_to_move = ['b', 'x']
new_cols = np.hstack((df.columns.difference(cols_to_move), cols_to_move))

# OPTION 1: reindex
df = df.reindex(columns=new_cols)

# OPTION 2: direct label-based indexing
df = df[new_cols]

# OPTION 3: loc label-based indexing
df = df.loc[:, new_cols]

print(df)

#    a  y  b   x
# 0  1 -1  2   3
# 1  2 -2  4   6
# 2  3 -3  6   9
# 3  4 -4  8  12

Python에서 열 이동 패키지를 사용하여 열을 이동할 수 있습니다.

pip install movecolumn

그런 다음 코드를 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

import movecolumn as mc
mc.MoveToLast(df,'b')
mc.MoveToLast(df,'x')

도움이 되길 바랍니다.

추신: 패키지는 여기에서 찾을 수 있습니다.https://pypi.org/project/movecolumn/

댓글 중 하나당 라이너 하나:

df.insert(0, 'name', df.pop('name'))

단연코 가장 효율적입니다.

한 줄로 이 작업을 수행할 수도 마찬가지입니다.

df.drop(columns=['b', 'x']).assign(b=df['b'], x=df['x'])

그러면 열이 마지막 열로 이동합니다.

1. 데이터 프레임의 마지막 열로 열을 이동합니다.

df= df[ [ col for col in df.columns if col != 'col_name_to_moved' ] + ['col_name_to_moved']]

2. 데이터 프레임의 첫 번째 열로 열을 이동합니다.

df= df[ ['col_name_to_moved'] + [ col for col in df.columns if col != 'col_name_to_moved' ]]

여기서 col_name_to_message는 이동할 열입니다.

열을 이동하는 방법x다른 칸 앞에y:

col_idx = df.columns.tolist().index('y')
col_mv =  df.pop('x')
df.insert(col_idx, 'x', col_mv)

저는 포켓몬 데이터베이스를 예로 들며, 제 데이터베이스의 열은 다음과 같습니다.

['Name', '#', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary']

코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
    df = pd.read_html('https://gist.github.com/armgilles/194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6')[0] 
    cols = df.columns.to_list()
    cos_end= ["Name", "Total", "HP", "Defense"]

    for i, j in enumerate(cos_end, start=(len(cols)-len(cos_end))):
        cols.insert(i, cols.pop(cols.index(j)))
        print(cols)
        
    df = df.reindex(columns=cols)

    print(df)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/35321812/move-column-in-pandas-dataframe