這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎么在pandas中利用DataFrame按指定順序輸出列，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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問(wèn)題：

輸出新建的DataFrame對(duì)象時(shí)，DataFrame中各列的顯示順序和DataFrame定義中的順序不一致。

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)

輸出為：

  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

解決辦法

在以上代碼中增加以下代碼：

cols=['ID','Gender','ExamYear','Class','Participated','Passed','Employed','Grade']
df=df.ix[:,cols]

df=df.ix[:,cols]語(yǔ)句表示，DataFrame的行索引不變，列索引是cols中給定的索引。

輸出為：

 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

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網(wǎng)頁(yè)名稱：怎么在pandas中利用DataFrame按指定順序輸出列-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來(lái)源：http://chinadenli.net/article30/dghopo.html

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