Python: pandas.DataFrame的串接 pandas.concat() #concatenate 連接, 如何重新排列columns 順序? df[[“甲”, “乙”, “丙”]] ; df.reindex( columns = [“甲”, “乙”, “丙”] )

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Python: pandas.DataFrame的串接 pandas.concat() #concatenate 連接, 如何重新排列columns 順序? df[["甲", "乙", "丙"]] ; df.reindex( columns = ["甲", "乙", "丙"] ) - 儲蓄保險王

點此或下圖連結官網:

DataFrame.reindex(labels=None*index=Nonecolumns=Noneaxis=Nonemethod=Nonecopy=Nonelevel=Nonefill_value=nanlimit=Nonetolerance=None) [source]#
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code:

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輸出結果:

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#故意把欄位順序弄亂

# df df1欄位順序不一樣

但使用 pd.concat()不會出錯

同樣欄標籤的資料才concat在一起:

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雖然可以使用 sort=True

排序依然不如預期

如何排序成甲 乙 丙?

 

方法一:

df_concat[["甲", "乙", "丙"]]

#外層的[ ]是定位的意思

#內層的[] 是list的意思

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方法二:

df_concat.reindex(columns=["甲", "乙", "丙"])

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test_sequence.reindex?

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在使用 Pandas 的 reindex 方法時,
labels 和 axis 參數可以一起使用來取代
單獨使用 index 或 columns 參數。
這是一種更通用的方式來指定要重新索引的軸和新的標簽(或索引)。

如何使用 labels 和 axis
當您想要重新索引 DataFrame 時,
可以使用 labels 參數來指定新的索引列表,而
axis 參數用來確定這些標簽應用於哪個軸:

axis=0 或 ‘index’:labels 將應用於row labels。
axis=1 或 ‘columns’:labels 將應用於column labels。

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