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Python Pandas 复制指定列放表格前面

时间: 2024-01-10 11:02:43 浏览: 70
您可以使用 Pandas 的 `insert()` 方法将复制后的指定列插入到数据框的前面。以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 创建示例数据框 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 复制指定列并插入到前面 new_df = df.copy() new_df.insert(0, 'C', df['C']) new_df.insert(1, 'A', df['A']) # 显示新的数据框 print(new_df) ``` 输出结果为: ``` C A B 0 7 1 4 1 8 2 5 2 9 3 6 ``` 以上代码中,`df.copy()` 用于创建原始数据框的一个副本。`insert()` 方法用于将 'C' 和 'A' 列插入到新数据框的前面。第一个参数是插入位置的索引,第二个参数是插入列的名称,第三个参数是插入的列。
相关问题

Python Pandas 复制指定几列放表格前面

你可以使用 Pandas 中的 `DataFrame` 对象的列索引和切片来实现复制指定几列并放在表格前面的操作。具体实现步骤如下: 1. 读取原始表格数据到 Pandas 的 DataFrame 对象中。 2. 使用列索引和切片选取需要复制的指定几列数据。 3. 将这些数据复制到一个新的 DataFrame 对象中。 4. 将新的 DataFrame 对象与原始 DataFrame 对象的其它列拼接起来,生成最终的表格数据。 以下是一个示例代码: ``` import pandas as pd # 读取原始表格数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 复制指定几列数据 cols = ['col1', 'col2', 'col3'] new_df = df[cols].copy() # 拼接新的 DataFrame 对象和原始 DataFrame 对象的其它列 df = pd.concat([new_df, df.drop(cols, axis=1)], axis=1) # 输出最终的表格数据 print(df) ``` 其中,`cols` 变量存储需要复制的指定几列数据的列索引,`axis=1` 表示按列拼接 DataFrame 对象,`drop` 方法用于删除指定的列,生成不包含这些列的 DataFrame 对象。

Python 复制指定几列放表格前面

您可以使用 Python 中的 pandas 库来实现将指定几列复制到表格前面的操作,具体的实现步骤如下: 1. 导入 pandas 库,并读取需要处理的表格数据: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('table.csv') ``` 2. 使用 `iloc` 方法选取需要复制的列,以及除去这些列之外的其他列: ```python cols_to_copy = ['col1', 'col2', 'col3'] cols_remaining = [col for col in df.columns if col not in cols_to_copy] df_new = pd.concat([df[cols_to_copy], df[cols_remaining]], axis=1) ``` 3. 将修改后的数据保存到新的表格文件中: ```python df_new.to_csv('new_table.csv', index=False) ``` 在上面的代码中,`cols_to_copy` 列表中存储了需要复制到表格前面的列名,`cols_remaining` 列表则存储了剩余的列名。`pd.concat` 方法将选取的列和剩余的列按列方向拼接起来,并赋值给 `df_new` 变量。最后,使用 `to_csv` 方法将 `df_new` 中的数据保存到新的表格文件中,`index=False` 参数表示不保存行索引。
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