在同一个熊猫数据框中交换行答案

【问题标题】：Swapping rows within the same pandas dataframe在同一个熊猫数据框中交换行
【发布时间】：2018-04-04 02:19:25
【问题描述】：

我正在尝试在 pandas 中交换同一 DataFrame 中的行。

我试过跑步

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0], a.iloc[1]
a.iloc[0], a.iloc[1] = c, b

但我最终得到的两行都显示了第二行 (3,4) 的值。

即使变量 b 和 c 现在都分配给 3 和 4，即使我没有再次分配它们。我做错了吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe rows swap

【解决方案1】：

使用.copy() 使用临时变量来存储值，因为您在链上分配值时正在更改值，即除非您使用复制，否则数据将直接更改。

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0], a.iloc[1]


temp = a.iloc[0].copy()
a.iloc[0] = c
a.iloc[1] = temp

或者你可以直接使用copy like

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
b, c = a.iloc[0].copy(), a.iloc[1].copy()
a.iloc[0],a.iloc[1] = c,b

【讨论】：

哦，是的，这解决了问题。非常感谢！我仍然不确定价值何时在链上。你会说在我分配新变量时总是使用.copy() 方法会更安全吗？
是的，默认情况下它们持有对 main object 的引用。您所做的任何更改都会反映在主要对象上。所以你需要副本。

【解决方案2】：

接受的答案不会更改索引名称。

如果您只想更改行的顺序，您应该使用dataframe.reindex(arraylike)。请注意索引已更改。

【讨论】：

是的，使用.reindex() 就是一个。

【解决方案3】：

通过这种方式，可以外推到更复杂的情况：

a = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,4]], index=range(2), columns = ['A', 'B'])
rows = a.index.to_list()
# Move the last row to the first index
rows = rows[-1:]+rows[:-1]
a=a.loc[rows]

【讨论】：

【解决方案4】：

df = pd.DataFrame(data = [[1,2],[4,5],[6,7]], index=['a','b','c'], columns = ['A', 'B'])

df

df.reindex(['a','c','b'])

【讨论】：