Python – 反转Pandas DataFrame的列顺序

Pandas是一个用于数据分析的Python库，它提供了很多强大的工具和函数，可以轻松地进行数据预处理、数据清洗、数据可视化等。

在数据分析的过程中，有时候我们需要对DataFrame中的列进行反转。例如，我们有一个包含3个列的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

现在我们想把它的列反转，即得到一个包含3行的DataFrame，每行对应原DataFrame的一列：

   C  B  A
0  7  4  1
1  8  5  2
2  9  6  3

下面，我们来介绍两种方法来实现DataFrame列的反转。

方法1：使用iloc函数

使用iloc函数，可以按照索引选取DataFrame的行和列。我们可以先用iloc[:, ::-1]选取所有行以及所有列反转的结果，再用.columns将列名按照索引反转。

以下是代码实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

reversed_df = df.iloc[:, ::-1]
reversed_df.columns = reversed_df.columns[::-1]
print(reversed_df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   C  B  A
0  7  4  1
1  8  5  2
2  9  6  3

其中，df.iloc[:, ::-1]表示选取所有行以及所有列反转的结果。reversed_df.columns[::-1]表示按照索引反转列名。

方法2：使用loc函数

除了使用iloc函数之外，还可以使用loc函数实现DataFrame列的反转。和iloc函数一样，loc函数也可以按照索引选取DataFrame的行和列。

以下是使用loc函数实现DataFrame列反转的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

reversed_df = df.loc[:, df.columns[::-1]]
print(reversed_df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   C  B  A
0  7  4  1
1  8  5  2
2  9  6  3

其中，df.loc[:, df.columns[::-1]]表示选取所有行以及按照索引反转列的结果。

结论

无论你是使用iloc函数还是loc函数，都可以很容易地实现DataFrame列的反转。使用这个技巧，可以简单、快捷地实现对DataFrame的操作。