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【听图阁-专注于Python设计】。
![Python数据类型中的“冒号“[::]——分片与步长操作示例](/zb_users/upload/202003/n20s3h4v4go.png)