Pandas의 DataFrame 스왑 열 순서 방법 구현

1. DataFrame 열 레이블 가져오기

import pandas as pd 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv' 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)

['ps_state-stopped', 'ps_state-running', 'ps_state-blocked', 'ps_state-paging', 'ps_state-sleeping', 'ps_state-zombies', 'fork_rate', 'cpu-2-system', 'cpu-2-nice', 'cpu-2-steal',...]

2. 지정된 순서로 열 레이블 변경

import pandas as pd

file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)

여기는 첫 번째 열과 두 번째 열의 위치 순서를 바꾸고pythonlist의 두 가지 방법을 사용했습니다
insert 메서드:
1. 기능
insert () 함수는 지정한 대상을 목록에 삽입하는 지정한 위치에 사용됩니다.
2. 문법
list.insert(index, obj)
3. 매개 변수
index: 대상obj가 삽입해야 할 색인 위치입니다.
obj: 목록에 있는 대상을 삽입합니다.
pop () 함수는 목록에 있는 요소 (기본값의 마지막 요소) 를 제거하고 이 요소의 값을 되돌려줍니다.

3. loc를 이용하여 새로운 DataFrame을 얻고 교환 순서를 복사한 DataFrame

import pandas as pd

file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
data = dataset.loc[:, cols]

4. csv를 저장하여 원래의 csv를 덮어씁니다.

import pandas as pd
 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'

dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
data = dataset.loc[:, cols]
data.to_csv(file_path, index=False)

이렇게

import pandas as pd
 
file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'
 
dataset = pd.read_csv(file_path)
cols = list(dataset)
print(cols)
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('ps_state-running')))
print(cols)
dataset.loc[:, ['ps_state-running', 'ps_state-stopped']] = dataset[['ps_state-stopped', 'ps_state-running']].values
dataset.columns = cols
dataset.to_csv(file_path, index=False)

Pandas에서 DataFrame의 열 교환 순서를 실현하는 방법에 대한 이 글을 소개합니다. 더 많은 Pandas DataFrame 교환 순서 내용은 저희 이전의 글을 검색하거나 아래의 관련 글을 계속 훑어보시기 바랍니다. 앞으로 많은 응원 부탁드립니다!