我想對列重新排序并選擇我想要的列。例如，如果列名稱為A、B、C和D。我知道簡單的方法是：# Pythondf = df[['D', 'C', 'A', 'B']]但是，如果有多個列，比如一百多個變量，這種方法就很糟糕了。我找到了這個問題的答案。# Pythoncols_to_order = ['D', 'C']new_columns = cols_to_order + (df.columns.drop(cols_to_order).tolist())df= df[new_columns]但上面的做法并不是很靈活。在 中R，使用subset()是同時對列進行重新排序和子集化的不錯選擇。# Rdf = subset(df, select = c(4, 3 , 1, 2))如果列很多，我們還可以使用subset()重新排序和刪除：# R# Multiple columns# Drop columns 51 to 54df = subset(df, select = c(4, 3 , 1:2, 5:50, 55:100))有類似的功能嗎Python？
1 回答
繁華開滿天機
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你有 numpynp.r_作為 python 相當于索引和切片對象連接的子集。與 類似subset(df, select = c(4, 3 , 1:2, 5:50, 55:100))，你可以這樣做：
df.iloc[:, np.r_[4, 3, 1:2, 5:50, 55:100]]
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