Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法
本文介绍如何使用Python pandas库创建DataFrame，并通过指定列名列表调整列的显示顺序。同时演示如何将默认从0开始的索引（index）修改为从1开始，适用于需要特定数据展示格式的场景。
从字典创建DataFrame
首先，可以通过传入字典来创建DataFrame对象。在示例中，字典包含user_id、book_id、rating和mark_date四个键。创建后的DataFrame默认会按照列名的字母顺序对列进行排序，这与字典定义的顺序并不一致。例如，原始字典顺序为'user_id'、'book_id'、'rating'、'mark_date'，但生成的DataFrame列顺序可能变为'book_id'、'mark_date'、'rating'、'user_id'。
>>> import pandas
>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
>>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame
>>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序，和字典中的先后顺序并不一样，字典中是'user_id','book_id','rating','mark_date'
book_id mark_date rating user_id
0 3713327 2017-03-07 4 webbang
1 4074636 2017-03-07 4 webbang
2 26873486 2017-03-07 4 webbang调整列顺序
若需调整列的显示顺序，可以直接对DataFrame进行列索引操作，传入期望的列名列表。例如，执行df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']]后，DataFrame的列顺序将被重新排列为用户指定的顺序。
>>> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date'
>>> df
user_id book_id rating mark_date
0 webbang 3713327 4 2017-03-07
1 webbang 4074636 4 2017-03-07
2 webbang 26873486 4 2017-03-07调整index为从1开始
默认情况下，DataFrame的索引（index）从0开始。若希望索引从1开始，可以通过赋值操作修改index属性。具体做法是使用range函数生成从1开始的序列，长度与DataFrame的行数一致，即df.index = range(1, len(df) + 1)。执行后，索引将从1开始递增。
>>> df.index = range(1,len(df) + 1) # 将index改成从1开始
>>> df
user_id book_id rating mark_date
1 webbang 3713327 4 2017-03-07
2 webbang 4074636 4 2017-03-07
3 webbang 26873486 4 2017-03-07更多关于DataFrame的操作技巧，可参考相关技术文章：https://www.jb51.net/article/163645.htm
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