极客笔记Pandas翻转DataFrame列顺序
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas翻转DataFrame的列顺序。Pandas是专门用于数据分析和处理的Python库，而DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一。在实际的应用中，我们经常需要对数据进行预处理和分析，而翻转DataFrame的列顺序则是其中一个基本技巧。
阅读更多：Pandas 教程
基本用法
在Pandas中，要翻转DataFrame的列顺序，我们可以使用iloc函数和iloc[]标记来实现。具体来说，我们需要将iloc函数作为loc属性的一部分来使用，并将iloc[]标记用于列索引。
例如，假设我们有一个DataFrame，它具有以下列名称和内容：
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda', 'George'],
'Age': [35, 28, 54, 47, 32],
'Gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
Name Age Gender
0 John 35 M
1 Anna 28 F
2 Peter 54 M
3 Linda 47 F
4 George 32 M
要翻转该DataFrame的列顺序，我们可以使用以下代码：
df = df.iloc[:, ::-1]
print(df)
这将输出以下内容（即原始DataFrame的列顺序已经翻转）：
Gender Age Name
0 M 35 John
1 F 28 Anna
2 M 54 Peter
3 F 47 Linda
4 M 32 George
在上述代码中，:表示选择所有的行，::-1表示选择所有的列，但是按照相反的顺序。
需要注意的是，iloc函数和iloc[]标记都是基于Python的0索引，因此最后的::-1实际上是将行视为0，列视为1，并将它们按照相反的顺序返回。
选择特定列
如果我们想要翻转DataFrame中的特定列，而不是所有列，该怎么办呢？这时，我们可以使用iloc函数和iloc[]标记来选择我们想要翻转的列的索引，并将其传递给iloc()函数。
例如，如果我们想要翻转DataFrame中的Name和Gender列，我们可以使用以下代码：
df = df.iloc[:, [2, 1, 0]]
print(df)
这样，我们就可以按照Gender、Age和Name的顺序来打印DataFrame。输出如下：
Gender Age Name
0 M 35 John
1 F 28 Anna
2 M 54 Peter
3 F 47 Linda
4 M 32 George
重命名列
如果我们要一次将DataFrame中的多个列重命名，而不仅仅是翻转它们的列顺序，该怎么办呢？在这种情况下，我们可以使用rename()函数并将要更改的列名称传递给它。
例如，如果我们想要将上述DataFrame中的列名Name更改为Full Name，Age更改为年龄，Gender更改为性别，我们可以使用以下代码：
df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': '年龄', 'Gender': '性别'})
print(df)
输出：
性别 年龄 Full Name
0 M 35 John
1 F 28 Anna
2 M 54 Peter3 Linda
4 George
转置DataFrame
在某些情况下，我们可能需要完全翻转DataFrame，即将行和列互换。这可以通过使用T属性来实现。
例如，我们可以使用以下代码将上述DataFrame转置：
df = df.T
print(df)
这将输出以下内容：
0 1 2 3 4
性别 M F M F M
年龄 35 28 54 47 32
Full Name John Anna Peter Linda George
需要注意的是，转置DataFrame后，行变成了成为列，列则变成了行。
总结
翻转DataFrame的列顺序是一个基本技能，它通常用于预处理数据或进行数据分析。在Pandas中，我们可以使用iloc函数和iloc[]标记来翻转DataFrame的列顺序。如果我们只需要翻转特定的列，可以通过使用iloc函数和iloc[]标记来选择特定的列，并将其传递给iloc()函数。如果我们需要更改列名，可以使用rename()函数。要完全翻转DataFrame（即将行和列互换），我们可以使用T属性。