Cambiar el orden de las columnas en Pandas DataFrame
- Usando la selección de columna []
- Usando el método de reindex
- Uso de la selección de columna a través del índice de columna
- Las columnas reordenan el uso del .ILOC
- Las columnas reordenan el uso del .loc
- Reordenar columnas con pandas .insertar()
- Reordene la columna de DataFrame utilizando el orden ascendente
- Reordene la columna de DataFrame utilizando un orden descendente
Método 1: Usando la selección de columna []
El primer método que discutiremos es reordenar los nombres de las columnas de los pandas. DataFrame es una selección []. Este es el método más fácil para reordenar las columnas.
En celda [55]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [56]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En celda [57]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En celda [58]: Ahora, estamos reordenando las columnas usando la selección []. En eso, reorganizamos los nombres de las columnas según nuestros requisitos. A partir de los resultados, podemos ver que nuestras columnas originales de DataFrame estaban en el orden de (nombre, edad, ciudad, marcas), pero después de cambiar su pedido, las órdenes de las columnas de DataFrame en forma de (nombre, ciudad, ciudad, marcas, edad).
Método 2: Usando el método de reindex
El siguiente método que vamos a usar es el reindex. Esta es la forma más común de usar reordenar las columnas de un marco de datos. Al igual que con el método de selección, este también es un método muy simple. Podemos acceder a este método utilizando el DF. reindex (columnas = [nombres de las columnas]) como se muestra a continuación:
En celda [59]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [60]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En celda [61]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En celda [62]: Ahora, estamos utilizando el método de reindex, que es un método muy simple. En esto, solo llamamos al método DF. reindex y establecer el nombre de las columnas de acuerdo con nuestros requisitos. Y del resultado, podemos ver que el orden de la columna cambió de DataFrame original.
Método 3: Uso de la selección de columna a través del índice de columna
El siguiente método que vamos a discutir es el índice de columna. El índice de columna también es un método muy famoso y fácil de usar. Este método es muy similar al método de reindex. En el método de reindex, proporcionamos los nombres de reordenamiento de las columnas, pero aquí proporcionamos los nombres de reorden de las columnas en forma de su valor de índice, no el nombre real de las columnas como se muestra a continuación:
En celda [63]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [64]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En Cell [65]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En celda [66]: llamamos el método DF. columnas, y pasamos su valor del índice de columnas de acuerdo con nuestros requisitos de reordenamiento. Imprimimos el DataFrame recién creado (DF_RE), y de los resultados, encontramos que las columnas finalmente reordenan.
Método 4: Las columnas reordenan el uso del .ILOC
Primero entendamos el método LOC e ILOC. Creamos un Seried_DF (serie) como se muestra a continuación en el número de celda [24]. Luego imprimimos la serie para ver la etiqueta de índice junto con los valores. Ahora, en el número de celda [26], estamos imprimiendo la serie_df.loc [4], que da la salida c. Podemos ver que la etiqueta de índice a 4 valores es C. Entonces obtuvimos el resultado correcto.
Ahora en el número de celda [27], estamos imprimiendo series_df.Iloc [4], y obtuvimos el resultado mi que no es la etiqueta de índice. Pero esta es la ubicación del índice que cuenta desde 0 hasta el final de la fila. Entonces, si comenzamos a contar desde la primera fila, entonces obtenemos mi en la ubicación del índice 4. Entonces, ahora entendemos cómo funcionan estos dos Loc e Iloc similares.
Ahora, entendemos el método LOC e ILOC. Entonces, primero, vamos a usar el método ILOC.
En celda [67]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [68]: Convertimos esos diccionarios a un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En celda [69]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En la celda [70]: pasamos los valores de índice de las columnas al ILOC y asignamos el resultado a un nuevo DataFrame (DF_NEW). De los resultados, podemos ver que los nombres de las columnas se reordenan.
Método 5: Las columnas reordenan el uso del .loc
Hemos visto cómo reordenar el nombre de las columnas utilizando el método ILOC. Ahora, vamos a implementar lo mismo utilizando el método LOC. Ya sabemos que el método LOC funciona con la ubicación del índice. Aquí, pasamos el nombre de las columnas en lugar del valor del índice como se muestra a continuación:
En celda [71]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [72]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En Cell [73]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En la celda [74]: en el ejemplo anterior, pasamos los nombres de las columnas en un orden diferente y el marco de datos recientemente generado; Cuando se imprimimos, obtuvimos los resultados que mostraron los nombres de las columnas se reordenan.
Método 6: Reordenar columnas con pandas .insertar()
El siguiente método que vamos a discutir es el método insert (). Este método no se usa mucho. La razón detrás de su largo proceso. En este método, primero, creamos una copia de una columna en particular cuya ubicación queremos cambiar y luego eliminar esa columna de DataFrame y luego configurar esa columna en una nueva ubicación como se muestra a continuación.
En celda [75]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [76]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En celda [77]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En celda [78]: primero creamos una copia de la columna Marks. Luego soltamos (eliminamos) esa columna de DataFrame. Luego insertamos la columna (marca) en una nueva ubicación entre el nombre y la edad.
Método 7: Reordene la columna de DataFrame utilizando el orden ascendente
Este método es útil solo cuando queremos organizar las columnas en orden ascendente. Este método también cambia el orden de las columnas, por lo que también mantenemos este método en nuestro artículo.
En celda [79]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [80]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En celda [81]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En celda [82]: primero creamos una lista de todas las columnas de un marco de datos. Luego clasificamos el marco de datos llamando al método sort () al orden ascendente y luego en la nueva lista que asignamos a un marco de datos como un método de selección e generamos un nuevo cuadro de datos e imprime que DataFrame.
Método 8: Reordene la columna de DataFrame utilizando un orden descendente
Este método es similar al método ascendente. La única diferencia es que cuando llamamos al método sort (), pasamos un parámetro reverso = verdadero que organiza los nombres de las columnas al orden descendente como se muestra a continuación:
En celda [84]: crearemos un diccionario con el nombre de los valores clave, la edad, la ciudad y las marcas.
En celda [85]: Convertimos esos diccionarios en un marco de datos de pandas como se muestra en lo anterior.
En Cell [86]: estamos mostrando nuestro marco de datos ficticio recién creado.
En la celda [87]: llamamos al método sort () y pasamos un parámetro reverso = true.
Conclusión
En esta publicación, estudiamos los diferentes tipos de métodos de reorden de columna Pandas. También hemos visto métodos muy fáciles como la selección, el reindex y los métodos de índice de columna, y .loc y .ILOC. También hemos visto al final sobre los métodos ascendentes y descendentes. No incluimos ningún método personalizado para las columnas reordenadas porque cualquier usuario final define métodos personalizados. Hicimos todo lo posible para incluir todos los métodos importantes que serán útiles en sus proyectos.
Así que eso se trata de la reorden de las columnas de Pandas.