python - DataFrames 列根据列表重新排列 - DataFrames 具有不同的列

Question

我的问题总结：

• 我有很多 DataFrame，所有的列都有相同的池（7 列，例如 COLUMN1:COLUMN7），但有时缺少一个或多个列（即 DataFrame 可能有 COLUMN1:COLUMN3 + COLUMN6:COLUMN7，因此第 4 列和第 5 列失踪）。

• 每个 DataFrame 每次都有以不同顺序排列的列（即 df1 有它的顺序，df2 有另一个顺序，df3 有另一个顺序等等......）。

• 我想根据用作基准的列列表（在本例中为从 1 到 7 的列列表）来排列每个 DataFrame 中的列。

• 期望的结果是所有数据框都具有基于此列表的相同列顺序，如果缺少列，则应保留顺序（即，如果缺少第 4 列和第 5 列，列的顺序应为：COL1， COL2、COL3、COL6、COL7）。

更详细的说明：

我的代码中有几个 DataFrame，它们是通过清理一些数据集生成的。这些 DataFrame 中的每一个都有不同数量的列，并且以不同的顺序排列，但列限于此列表：'id', 'title', 'type', 'category', 'secondary category', 'date', 'description'. 因此，此列表中的列最多为 7 个。例子：

数据框1'id', 'title', 'date', 'category', 'type', 'description', 'secondary category'

数据帧2'id', 'description', 'title', 'type', 'category', 'date'

数据帧3'id', 'category', 'description', 'title'

期望的输出：

我想根据初始列表对列进行排序'id', 'title', 'type', 'category', 'secondary category', 'date', 'description'，即使列数不同。从上面的例子中，DataFrames 应该变成：

数据框1'id', 'title', 'type', 'category', 'secondary category', 'date', 'description'

数据帧2'id', 'title', 'type', 'category', 'date', 'description'

数据帧3'id', 'title', 'category', 'description'

有没有办法，例如循环，以这种方式排列列？

标签： pythonpandasdataframecolumnsorting

Answer 1

您可以使用列表推导对列的顺序进行排序并用于reindex设置正确的顺序：

desired_order = ['id', 'title', 'type', 'category', 'secondary category', 'date', 'description']

df = df.reindex([i for i in desired_order if i in df.columns], axis=1)