旋转数据框时的列顺序答案

【问题标题】：Column order when pivoting dataframe旋转数据框时的列顺序
【发布时间】：2018-01-11 10:15:07
【问题描述】：

我有一个这样的数据框

data_dict = {'Date': [2010,2010,2010], 'Description': ['ZZ','XX','YY'], 'Value': [10,20,30], 'ID':[1,2,3]}
df = pd.DataFrame(data_dict)

   Date Description  ID  Value
0  2010          ZZ   1     10
1  2010          XX   2     20
2  2010          YY   3     30

我现在想像这样旋转我的数据

df_piv = df.pivot(index='Date', columns='Description', values='Value')

这给了我这个

Description  XX  YY  ZZ
Date                   
2010         20  30  10

我怎样才能不按字母列顺序，而是按我的 ID 列对我的列进行排序以获取

Description  ZZ  XX  YY
Date                   
2010         10  20  30

可能的解决方案：

 description = list(df['Description'])
 df_piv[description]

【问题讨论】：

感谢您将data_dict 放入您的问题中，让测试变得更加容易。

标签： python pandas dataframe pivot

【解决方案1】：

为此，您需要致电 reindex（reindex_axis 将被弃用）

In [15]: column_order = ['ZZ', 'XX', 'YY']

In [16]: df_piv.reindex(column_order, axis=1)
Out[16]: 
Description  ZZ  XX  YY
Date                   
2010         10  20  30

【讨论】：

【解决方案2】：

考虑这个替代解决方案：

首先创建一个字典，将“ID”列映射到“描述”列

to_dict = df.loc[:,['ID','Description']].set_index('ID').to_dict().get('Description')

而不是使用您想要重新排列顺序的列创建数据透视，而不是简单地重命名上面创建的字典中的列。

df.pivot(index='Date',columns='ID', values='Value').rename(columns=to_dict)

如果要重新排列的列数非常大，并且通过 pandas.reindex 函数手动键入重新排列顺序会很繁琐，您可能希望使用此替代方法。

如果您愿意，可以添加这行额外的代码

df.columns.name = df.columns.name.replace('ID','Decription')

【讨论】：