问题

有位小伙伴提了一个简单的问题，数据如下：

 

• 我希望把列"key1,2,3"调整到表头的最左边，其他的列顺序我不关心

• 别让我把所有列名写出来，因为我有些表可能有几十上百的列

前提

我们需要知道一些前提知识。

pandas 中怎么指定列顺序？非常简单：

 

• 往 df[] 中指定多个列名的 list 即可

• 显然，提问者就是不希望手工输入所有的列表

pandas 中怎么获取表的所有列名：

 

• df.columns 即可。

• 如果希望得到列表，只需要 list(df.columns) 即可

如何拼接 Python 中的2个列表：

 

理解这两点后，现在的问题其实不是什么 pandas 或 啥表头的顺序问题，而是一个列表构造问题：

 

• 行4：是解决问题的关键

接下来，基于这些前提条件和思路，看看能做出多少种解法

解法1

这是最直接的方式：

 

• 行4-7：遍历所有列，把非目标列名去掉即可

如果你不熟悉推导式，也可以用 for in 遍历

"我不懂啥推导式呀，遍历也用得不熟悉，有没有不用遍历的方式？"

解法2

"Python 不是一直声称语法简单吗，为什么不可以把 2 个列表相减，就得到剩余列名？"

这想法还挺有道理的，为什么不呢？

因为列表中的元素是可以重复的，如果 2 个列表能相减，他就要考虑有重复元素与没有重复元素的歧义。

因此，列表是不能相减，但是 Python 中的确有一种东西与列表相似，但他里面的元素不能重复—— set(集)

由此我们可以得到第二种解法：

 

• 行4：用 set 函数得到 set 结构，即可相减。

• 为什么需要在外面再套一个 list 呢？因为下一步我们需要使用 "列表相加" 的骚操作

细心的你可能注意到，出来的结果中，其他列的顺序与解法1不一样！

因为 set 是不关心元素顺序的，2 个 set 相减后，顺序变化了

"有没有不同遍历，有可以保留其他列的原始前后顺序的？"

解法3

前面的解法，本质上都在做去重工作。pandas 中不也有去重功能吗，我们也可以用上。

 

• 行4：pd.Series 中传入有重复元素的列表，就能返回一个 Series。使用他的去重方法即可完成

"有问题啊，new_cols 是列表？，不应该是一个 Series 吗？为什么 df[一个Series] 也能改变列顺序？"

实际上，df[] 里面可以接受大多数序列，比如 set 或 numpy 的数组等等，唯独元组不行。