# reordering of the columns using reindex() rslt_df = df.reindex(columns= ['Name', 'Age','Gender' ,'College','Course','Branch' ]) # print the pandas DataFrame print("\nDataframe after Re-ordering of columns :\n", rslt_df) Output : Given Dataframe : Name Gender Age Course Branch...
Export a Pandas DataFrame to Excel without the Index Pandas: How to Convert a Pivot Table to a DataFrame Pandas: Count the unique combinations of two Columns Pandas: How to Query a Column name with Spaces Pandas: Find the closest value to a Number in a Column ...
DataFrame.reorder_levels(order, axis=0) 使用输入顺序重新排列索引级别。不得降低或重复关卡。 参数: order:int 列表或 str 列表 代表新级别顺序的列表。通过数字(位置)或按键(标签)来参考水平。 axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 在哪里重新排序级别。 返回: DataFrame 例子: >>> data = ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reorder_levels方法的使用。
dataframe-api-compat : None fastparquet : None fsspec : None html5lib : None hypothesis : None gcsfs : None jinja2 : None lxml.etree : None matplotlib : None numba : None numexpr : None odfpy : None openpyxl : None pandas_gbq : None ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reorder_levels方法的使用。