保留列顺序 - Python Pandas 和列 Concat

Question

所以我的 google-fu 似乎并没有对我公正，似乎应该是一个微不足道的程序。

在 Python 的 Pandas 中，我有 2 个数据集，我想合并它们。使用 .concat 可以正常工作。问题是，.concat 重新排序了我的列。从数据检索的角度来看，这是微不足道的。从“我只想打开文件并快速查看最重要的列”的角度来看，这很烦人。

File1.csv
Name    Username    Alias1 
Tom     Tomfoolery   TJZ
Meryl   MsMeryl      Mer
Timmy   Midsize      Yoda

File2.csv
Name    Username   Alias 1   Alias 2
Bob     Firedbob   Fire      Gingy
Tom     Tomfoolery  TJZ      Awww

Result.csv
    Alias1 Alias2   Name    Username
0   TJZ    NaN      Tom     Tomfoolery
1   Mer    NaN      Meryl   MsMeryl
2   Yoda   NaN      Timmy   Midsize
0   Fire   Gingy    Bob     Firedbob
1   TJZ    Awww     Tom     Tomfoolery

结果很好，但在我正在使用的数据文件中，我有 1,000 列。最重要的 2-3 个现在位于中间。有没有办法，在这个玩具示例中，我可以强制“用户名”为第一列，“名称”为第二列，显然保留每个下方的值。

另外作为旁注，当我保存到文件时，它还会将该编号保存在旁边 (0 1 2 0 1)。如果也有办法防止这种情况发生，那就太好了。如果没有，这没什么大不了的，因为它可以快速修复。

谢谢！

Answer 1

假设连接的DataFrame是df，你可以按如下方式对列进行重新排序：

important = ['Username', 'Name']
reordered = important + [c for c in df.columns if c not in important]
df = df[reordered]
print df

输出：

     Username   Name Alias1 Alias2
0  Tomfoolery    Tom    TJZ    NaN
1     MsMeryl  Meryl    Mer    NaN
2     Midsize  Timmy   Yoda    NaN
0    Firedbob    Bob   Fire  Gingy
1  Tomfoolery    Tom    TJZ   Awww

数字列表[0, 1, 2, 0, 1]是DataFrame的索引。为了防止它们被写入输出文件，您可以使用to_csv() 中的index=False 选项：

df.to_csv('Result.csv', index=False, sep=' ')