Pandas：在pandas to_csv方法中保留列顺序

在本文中，我们将介绍如何在pandas to_csv方法中保持DataFrame的原始列顺序。

Pandas to_csv方法

pandas.to_csv()是将pandas DataFrame对象转换为CSV文件的方法。其中，最常见的参数是文件名。默认情况下，该方法将写入所有列并使用逗号分隔它们，不包括索引列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

代码将创建一个名为 ‘example.csv’ 的文件，内容如下：

name,age
Alice,25
Bob,30

不幸的是，像此示例中这样的输出文件中列的顺序不一定与原始DataFrame中的列顺序相同。在下面的示例中，我们查看了原始列及其顺序不同的情况：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['age', 'name'])

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

代码将创建一个名为 ‘example.csv’ 的文件，内容如下：

age,name
25,Alice
30,Bob

一种解决方法是在to_csv方法中使用columns参数，将所有列的名称以正确的顺序指定为列表。但是，如果数据集包含大量的列，可能会编写出长而难以维护的代码。因此，我们将介绍一种更可扩展的方法。

通过使用OrderedDict

一种可行的方法是使用Python的collections模块中的OrderedDict。这将保持列的顺序，同时不需要手动指定列名。下面是示例代码：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict

# 创建一个DataFrame
data = OrderedDict([('age', [25, 30]), ('name', ['Alice', 'Bob'])])
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

代码将创建一个名为 ‘example.csv’ 的文件，内容如下：