根据列名对pandas数据框架中的列进行排序

我有一个超过200列的dataframe。问题是它们生成的顺序是

['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',......]

我需要对列进行排序如下:

['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......]

在Python中有什么方法可以做到这一点吗?

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最佳答案 
df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

这假设对列名进行排序将得到您想要的顺序。如果您的列名不是按字典顺序排序的(例如，如果您希望Q10.3列出现在Q9.1之后)，则需要以不同的方式排序，但这与pandas无关。

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sort方法和sorted函数允许你提供一个自定义函数来提取用于比较的键:

>>> ls = ['Q1.3', 'Q6.1', 'Q1.2']
>>> sorted(ls, key=lambda x: float(x[1:]))
['Q1.2', 'Q1.3', 'Q6.1']
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你也可以做得更简洁:

df.sort_index(axis=1)

确保你把结果赋值回去:

df = df.sort_index(axis=1)

或者，就地做:

df.sort_index(axis=1, inplace=True)
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推特的回答可以传递给上面BrenBarn的答案

data.reindex_axis(sorted(data.columns, key=lambda x: float(x[1:])), axis=1)

举个例子，你可以说:

vals = randint(low=16, high=80, size=25).reshape(5,5)
cols = ['Q1.3', 'Q6.1', 'Q1.2', 'Q9.1', 'Q10.2']
data = DataFrame(vals, columns = cols)

你会得到:

data


Q1.3    Q6.1    Q1.2    Q9.1    Q10.2
0   73      29      63      51      72
1   61      29      32      68      57
2   36      49      76      18      37
3   63      61      51      30      31
4   36      66      71      24      77

然后做:

data.reindex_axis(sorted(data.columns, key=lambda x: float(x[1:])), axis=1)

导致:

data




Q1.2    Q1.3    Q6.1    Q9.1    Q10.2
0    2       0       1       3       4
1    7       5       6       8       9
2    2       0       1       3       4
3    2       0       1       3       4
4    2       0       1       3       4
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你可以这样做:

df[sorted(df.columns)]

编辑:更短是

df[sorted(df)]
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不要忘记在Wes的答案中添加“inplace=True”，或者将结果设置为新的DataFrame。

df.sort_index(axis=1, inplace=True)
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最快的方法是:

df.sort_index(axis=1)

请注意，这会创建一个新实例。因此，你需要将结果存储在一个新变量中:

sortedDf=df.sort_index(axis=1)
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print df.sort_index(by='Frequency',ascending=False)

如果要根据列对数据集进行排序，by是列的名称

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如果你需要一个任意序列而不是排序序列，你可以这样做:

sequence = ['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......]
your_dataframe = your_dataframe.reindex(columns=sequence)

我在2.7.10测试了这个，它对我有用。

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对于几个列，你可以按你想要的顺序排列:

#['A', 'B', 'C'] <-this is your columns order
df = df[['C', 'B', 'A']]

这个例子展示了对列进行排序和切片:

d = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6], 'col3':[7, 8, 9], 'col4':[17, 18, 19]}
df = pandas.DataFrame(d)

你会得到:

col1  col2  col3  col4
1     4     7    17
2     5     8    18
3     6     9    19

然后做:

df = df[['col3', 'col2', 'col1']]

导致:

col3  col2  col1
7     4     1
8     5     2
9     6     3
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一个用例是，您已经用某个前缀命名了(一些)列，并且您希望这些列都用这些前缀排序，并以某种特定的顺序(不是字母顺序)排序。

例如，你可以用Ft_开始你的所有特征，用Lbl_开始标签，等等，你想要所有无前缀的列，然后是所有特征，然后是标签。你可以用下面的函数来做到这一点(我会注意到使用sum来减少列表可能存在的效率问题，但这不是一个问题，除非你有很多列，而我没有):

def sortedcols(df, groups = ['Ft_', 'Lbl_'] ):
return df[ sum([list(filter(re.compile(r).search, list(df.columns).copy())) for r in (lambda l: ['^(?!(%s))' % '|'.join(l)] + ['^%s' % i  for i in l ] )(groups)   ], [])  ]

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