python 2 vs python 3列使用pandas排序

Question

我在将其保存为 csv 时遇到了与 pandas 数据框中的列排序相关的问题。这是 python 3 中的排序：

在 python 2 中，它会还原列，如果列数大于 2，则排序完全不同

这是我将数据框保存为 csv 的代码：

selective_price = []
for index_sample, row_sample in selectivePriceList.iterrows():
    selective_price.append(row_sample.loc[list_keys])
    counter +=1
    #print(selective_price)  
selective_price = pd.concat(selective_price, axis=1) 
selective_price = selective_price.transpose()
selective_price.insert(0, "Date", DateFrame.loc[index:index+(w-1)], allow_duplicates=False)
#print(selective_price)
start_end_date = str(DateFrame[index]) + "_" + str(DateFrame[index+(w-1)])
#print (start_end_date)
selective_price = selective_price.sort_values(by=['Date'])
print (selective_price.columns)
selective_price.to_csv('rolling_results_'+start_end_date+"_.csv",index=False)

使用 selective_price = selective_price.sort_index().transpose() 时，列按字母顺序排序，索引不正确

而正确的索引必须是

Answer 1

既然你在这里转置了DataFrame：

selective_price = selective_price.transpose()

原来的索引变成了新的列名，所以你可以简单地先排序：

selective_price = selective_price.sort_index().transpose()

现在无论 Python 版本如何，都会对列名进行排序。

可能首先发生这种情况的原因是您从没有排序的dict 加载数据。