問題

有位小伙伴提了一個簡單的問題，數(shù)據(jù)如下：

 

• 我希望把列"key1,2,3"調(diào)整到表頭的最左邊，其他的列順序我不關心

• 別讓我把所有列名寫出來，因為我有些表可能有幾十上百的列

前提

我們需要知道一些前提知識。

pandas 中怎么指定列順序？非常簡單：

 

• 往 df[] 中指定多個列名的 list 即可

• 顯然，提問者就是不希望手工輸入所有的列表

pandas 中怎么獲取表的所有列名：

 

• df.columns 即可。

• 如果希望得到列表，只需要 list(df.columns) 即可

如何拼接 Python 中的2個列表：

 

理解這兩點后，現(xiàn)在的問題其實不是什么 pandas 或 啥表頭的順序問題，而是一個列表構造問題：

 

• 行4：是解決問題的關鍵

接下來，基于這些前提條件和思路，看看能做出多少種解法

解法1

這是最直接的方式：

 

• 行4-7：遍歷所有列，把非目標列名去掉即可

如果你不熟悉推導式，也可以用 for in 遍歷

"我不懂啥推導式呀，遍歷也用得不熟悉，有沒有不用遍歷的方式？"

解法2

"Python 不是一直聲稱語法簡單嗎，為什么不可以把 2 個列表相減，就得到剩余列名？"

這想法還挺有道理的，為什么不呢？

因為列表中的元素是可以重復的，如果 2 個列表能相減，他就要考慮有重復元素與沒有重復元素的歧義。

因此，列表是不能相減，但是 Python 中的確有一種東西與列表相似，但他里面的元素不能重復—— set(集)

由此我們可以得到第二種解法：

 

• 行4：用 set 函數(shù)得到 set 結構，即可相減。

• 為什么需要在外面再套一個 list 呢？因為下一步我們需要使用 "列表相加" 的騷操作

細心的你可能注意到，出來的結果中，其他列的順序與解法1不一樣！

因為 set 是不關心元素順序的，2 個 set 相減后，順序變化了

"有沒有不同遍歷，有可以保留其他列的原始前后順序的？"

解法3

前面的解法，本質(zhì)上都在做去重工作。pandas 中不也有去重功能嗎，我們也可以用上。

 

• 行4：pd.Series 中傳入有重復元素的列表，就能返回一個 Series。使用他的去重方法即可完成

"有問題啊，new_cols 是列表？，不應該是一個 Series 嗎？為什么 df[一個Series] 也能改變列順序？"

實際上，df[] 里面可以接受大多數(shù)序列，比如 set 或 numpy 的數(shù)組等等，唯獨元組不行。