Python：通过升序值重新排列DataFrame中的列顺序答案

【问题标题】：Python: Rearrange column order in DataFrame by ascending valuesPython：通过升序值重新排列DataFrame中的列顺序
【发布时间】：2014-05-13 23:31:39
【问题描述】：

我的 DataFrame 列是：

df.columns
>>>Index([u'1', u'10', u'120', u'1800', u'30', u'300', u'3600', u'5', u'60', u'600'], dtype='object')

如何对我的列进行排序，以便获得像1, 5, 10, 30, 60, 120, 300, 600, 1800, 3600 这样的升序？我试过这个： df = df.reindex_axis(sorted(df.columns), axis=1)

但不适用于数字。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

给你：

df.rename(columns=int).sort(axis=1)

rename 需要一个函数来转换。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将它们转换为整数，然后排序。

In [16]: idx = df.columns
In [17]: df.columns = idx.astype(int)

In [18]: idx.order()
Out[18]: Int64Index([1, 5, 10, 30, 60, 120, 300, 600, 1800, 3600], dtype='int64')

您需要将数据框的列设置为 int 版本。然后拨打df = df[idx.order()]。

【讨论】：

谢谢，但 .astype(int) 应用于我的 df 中的值，而不仅仅是列。如何仅将我的列放入int？
这里，idx = df.columns。所以你根本不需要改变你的价值观。抱歉，如果不清楚。
id -> idx，你的意思是？
你是对的 DSM，谢谢。也意味着将其设置为列，而不是索引:)