Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert

В этой статье вы узнаете о различных способах изменения порядка столбцов в DataFrame Pandas, включая использование метода .reindex() для переупорядочивания столбцов.

Оглавление

• Загрузка примера DataFrame

• Изменение порядка столбцов с помощью прямого присваивания

• Переупорядочивание столбцов с помощью метода Pandas .reindex()

• Переупорядочивание столбцов с помощью метода Pandas .insert()

• Изменение порядка столбцов с использованием пользовательской функции

• Заключение

• Дополнительные ресурсы

Загрузка примера DataFrame

Для начала загрузим пример DataFrame, который вы сможете использовать на протяжении всего урока. Для этого урока нам понадобится только библиотека Pandas:

Код

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {
        'Name': ['Joan', 'Devi', 'Melissa', 'Dave'],
        'Age':[19, 43, 27, 32],
        'Gender': ['Female', 'Female', 'Female', 'Male'],
        'Education': ['High School', 'College', 'PhD', 'High School'],
        'City': ['Atlanta', 'Toronto', 'New York City', 'Madrid']
    }
)

print(df)

Результат

      Name  Age  Gender    Education           City
0     Joan   19  Female  High School        Atlanta
1     Devi   43  Female      College        Toronto
2  Melissa   27  Female          PhD  New York City
3     Dave   32    Male  High School         Madrid

Изменение порядка столбцов с помощью прямого присваивания

Самый прямой способ изменить порядок столбцов — это использовать прямое присваивание (простите за каламбур!).

Это означает, что вы просто указываете нужный порядок столбцов в виде списка и передаёте его в квадратных скобках при повторном присваивании DataFrame.

В данный момент столбцы нашего DataFrame расположены в следующем порядке: ['Name', 'Age', 'Gender', 'Education', 'City'].

Предположим, что вы хотите поменять местами столбцы Age и Gender. Для этого можно написать следующий код:

Код

df = df[['Name', 'Gender', 'Age', 'Education', 'City']]

print(df)

Результат

      Name  Gender  Age    Education           City
0     Joan  Female   19  High School        Atlanta
1     Devi  Female   43      College        Toronto
2  Melissa  Female   27          PhD  New York City
3     Dave    Male   32  High School         Madrid

Ознакомьтесь с другими уроками Python на сайте datagy, включая наше полное руководство по стилизации Pandas и подробный обзор сводных таблиц (Pivot Tables) в Pandas!

Переупорядочивание столбцов с помощью метода Pandas .reindex()

Ещё один способ изменения порядка столбцов — использование метода .reindex() из Pandas. Он позволяет передать желаемый порядок столбцов через параметр columns=.

В следующем примере поменяем местами столбцы Education и City:

Код

df = df.reindex(columns=['Name', 'Gender', 'Age', 'City', 'Education'])

print(df)

Результат

      Name  Gender  Age           City    Education
0     Joan  Female   19        Atlanta  High School
1     Devi  Female   43        Toronto      College
2  Melissa  Female   27  New York City          PhD
3     Dave    Male   32         Madrid  High School

Переупорядочивание столбцов Pandas с помощью метода .insert()

Оба вышеуказанных метода предполагают, что вы вручную указываете список столбцов в нужном порядке. Если вы работаете с большим DataFrame, это может быть утомительным и занимать много времени.

Если вы знаете, на какую позицию нужно вставить столбец, метод .insert() предлагает более удобный способ для этого.

Давайте рассмотрим, как это можно сделать с помощью Python. В следующем примере переместим столбец City между столбцами Name и Gender, чтобы он стал вторым по счёту:

city = df['City']
df = df.drop(columns=['City'])
df.insert(loc=1, column='City', value=city)

print(df)

Давайте кратко разберём, что мы сделали:

1. Мы сохранили столбец df['City'] в переменную city как объект Series.

2. Удалили этот столбец из DataFrame с помощью метода .drop().

3. Затем вставили сохранённый столбец обратно в DataFrame на нужную позицию (в данном случае — первую) под тем же названием 'City'.

В результате получаем следующий DataFrame:

      Name           City  Gender  Age    Education
0     Joan        Atlanta  Female   19  High School
1     Devi        Toronto  Female   43      College
2  Melissa  New York City  Female   27          PhD
3     Dave         Madrid    Male   32  High School

Изменение порядка столбцов с использованием пользовательской функции

Если вам часто приходится перемещать различные столбцы в DataFrame, вы можете оформить вышеописанный метод в виде пользовательской функции.

Давайте посмотрим, как это можно реализовать на Python:

Код

def reorder_columns(dataframe, col_name, position):
    """Перемещает указанный столбец в заданную позицию в DataFrame.

    Args:
        dataframe (pd.DataFrame): DataFrame для обработки.
        col_name (string): Название столбца, который нужно переместить.
        position (int): Индекс (начиная с 0), куда нужно переместить столбец.

    Returns:
        pd.DataFrame: DataFrame с переупорядоченными столбцами.
    """
    temp_col = dataframe[col_name]
    dataframe = dataframe.drop(columns=[col_name])
    dataframe.insert(loc=position, column=col_name, value=temp_col)
    return dataframe

# Пример использования (предполагается, что DataFrame 'df' уже определен)
df = reorder_columns(dataframe=df, col_name='Age', position=0)

print(df)

# Возвращает:
#    Age  Name Age Group Birth City  Gender
# 0   23  Jane     18-35     London  Female
# 1   45  Melissa     35-50      Paris  Female
# 2   35   John     35-50    Toronto    Male
# 3   64   Matt       65+    Atlanta    Male

Результат

   Age     Name           City  Gender    Education
0   19     Joan        Atlanta  Female  High School
1   43     Devi        Toronto  Female      College
2   27  Melissa  New York City  Female          PhD
3   32     Dave         Madrid    Male  High School

Заключение

В этой статье вы узнали, как изменять порядок столбцов в DataFrame Pandas, включая использование методов .reindex() и .insert(). В завершение мы рассмотрели пользовательскую функцию, которая поможет вам быстро переупорядочивать столбцы, если эта задача встречается у вас часто.

Если вы хотите узнать больше о методе .reindex() в Pandas, ознакомьтесь с официальной документацией по этой ссылке.

Дополнительные ресурсы

Чтобы углубить свои знания по смежным темам, ознакомьтесь со следующими материалами:

• Как добавить строку в DataFrame Pandas
• Изменение порядка столбцов в Pandas: методы reindex и insert
• Добавление пустого столбца в DataFrame Pandas

• Перемещение столбца DataFrame Pandas в начало или конец