通过 for 循环迭代更改多个数据帧的列顺序答案

【问题标题】：Changing column order of multiple dataframes by iterating via a for-loop通过 for 循环迭代更改多个数据帧的列顺序
【发布时间】：2019-05-16 17:19:38
【问题描述】：

我正在尝试更改包含相同列名的多个数据框的列顺序。为此，我尝试了一个 for 循环，但任何数据帧的列顺序都不会改变。

按照 col_4,col_3,col_2,col_1 的顺序有四列，我希望它们按以下顺序 col_1, col_2, col_4, col_3

我试过的代码如下。我对python比较陌生，如果我犯了一些菜鸟错误，请道歉

for df in df_1,df_2,df_3:
    df=df.reindex([col_1, col_2, col_4, col_3],axis=1)

【问题讨论】：

标签： python-3.x

【解决方案1】：

您可以使用dataframe["col_name_1", "col_name_2", "col_name_3"]。

这里是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 3)),
                     columns=["A", "C", "B"])
data2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 3)),
                     columns=["C", "B", "A"])
data3 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 3)),
                     columns=["B", "C", "A"])

print(data1)
#    A  C  B
# 0  5  1  3
# 1  8  8  9
print(data2)
#    C  B  A
# 0  3  2  0
# 1  5  4  2
print(data3)
#    B  C  A
# 0  4  6  7
# 1  4  8  4

new_columns_order = ["A", "B", "C"]

# Reorder data2 et data3 columns according to the data1 columns
list_dataframe = [data1, data2, data3]
for i, df in enumerate(list_dataframe):
    list_dataframe[i] = df[new_columns_order]

print("Data1:\n", list_dataframe[0])
#    A  B  C
# 0  7  6  8
# 1  3  0  7
print("Data2:\n", list_dataframe[1])
#    A  B  C
# 0  1  8  9
# 1  8  9  7
print("Data3:\n", list_dataframe[2])
#    A  B  C
# 0  8  9  4
# 1  3  4  9

【讨论】：

感谢您的帮助。我尝试执行代码，但 data2 和 data3 的列顺序没有改变。
也试过了，但问题仍然存在。当我在没有 for 循环的情况下重新排序列时，它可以正常工作，但是在 for 循环中不会保存更改
没错。在循环中，如果您只是修改当前数据框，则您正在进行修改但对象未保存。您需要保存新的数据框。一种方法是将所有数据帧保存在一个列表中（正如我所做的是编辑后的答案）并在循环中重写该列表。否则，您的修改将丢失。