有没有办法在使用 Python Pandas 读写时保留 csv 文件中列的顺序？例如，在这段代码中
import pandas as pd
data = pd.read_csv(filename)
data.to_csv(filename)
输出文件可能不同，因为未保留列。
【问题讨论】：
当前版本的 Pandas ('0.11.0') 中似乎存在一个错误，这意味着 Matti John 的答案将不起作用。如果您指定用于写入文件的列，它们将按字母顺序写入，但只是根据 cols 中的列表重新标记。例如这段代码：
import pandas
dfdict={}
dfdict["a"]=[1,2,3,4]
dfdict["b"]=[5,6,7,8]
dfdict["c"]=[9,10,11,12]
df=pandas.DataFrame(dfdict)
df.to_csv("dfTest.txt","\t",header=True,cols=["b","a","c"])
导致这个（不正确的）输出：
b a c
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
你可以通过执行来查看你安装了哪个版本的pandas：
pandas.version.version
to_csv 的文档是here
实际上，这似乎是一个已知错误，将在即将发布的版本 (0.11.1) 中修复：
https://github.com/pydata/pandas/issues/3489
更新：仍然没有新版本的 pandas，但这里描述了一种解决方法，不需要使用不同版本的 pandas：
github.com/pydata/pandas/issues/3454
因此将上面代码块中的最后一行更改为以下内容将正常工作：
df.to_csv("dfTest.txt","\t",header=True,cols=["b","a","c"], engine='python')
更新似乎参数“cols”已重命名为“columns”，并且在最新版本的熊猫中，参数“engine”已被弃用（不再可用）。此外，此错误已在 0.19.0 版本中修复。
【讨论】：
TypeError: to_csv() got an unexpected keyword argument 'cols' API 改变了吗？
columns。将 cols 更改为 columns 现在对我有用。
在读取然后写入这样的 csv 文件时，通常应保留列顺序，但如果由于某种原因它们不是您想要的顺序，您可以在 to_csv 中使用 columns 关键字参数。
例如，如果您有一个包含 a、b、c、d 列的 csv：
data = pd.read_csv(filename)
data.to_csv(filename, columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
【讨论】：
另一种解决方法是这样做：
import pandas as pd
data = pd.read_csv(filename)
data2 = df[['A','B','C']] #put 'A' 'B' 'C' in the desired order
data2.to_csv(filename)
【讨论】：