在Python中保留列顺序熊猫数据框

Question

有没有办法在读取和使用Python Pandas写入时保留csv文件中列的顺序？例如，在此代码中，

import pandas as pd 

data = pd.read_csv(filename) 
data.to_csv(filename) 

输出文件可能不同，因为列未保留。

Answer 1

似乎存在一个错误熊猫（ '0.11.0'），当前版本，其意味着马蒂约翰的答案不起作用。如果您指定要写入文件的列，则它们按字母顺序编写，但只需根据列中的列进行重新标记。例如，下面的代码：

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"]) 

结果在这（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 

您可以检查通过执行已安装的大熊猫的版本：

为

pandas.version.version 

文档to_csv是here

实际上，这似乎是一个已知的错误，将固定在即将推出的版本（0.11.1）：

https://github.com/pydata/pandas/issues/3489

UPDATE：目前尚没有得到大熊猫的一个新版本，但这里所描述的解决方法，它不需要使用不同版本的熊猫：

github.com/pydata/pandas/issues/3454

因此改变上面下面的代码块中的最后一行将正常工作：

df.to_csv("dfTest.txt","\t",header=True,cols=["b","a","c"], engine='python') 

更新似乎参数“cols”已被重命名为“列”，并且参数“引擎”在近期版本的熊猫中被弃用（不再可用）。此外，该错误在版本0.19.0中得到修复。

Answer 2

当读取并写入一个csv文件时，一般应保留列顺序，但如果由于某种原因它们不是您想要的顺序，您可以使用to_csv中的columns关键字参数。

例如，如果你有A，B，C，d列的CSV：

data = pd.read_csv(filename) 
data.to_csv(filename, columns=['a', 'b', 'c', 'd']) 

Answer 3

另一个解决办法是做到这一点：

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)