2018/02/08

2020/04/14

pandasデータフレームの列の入れ替え【Python3】

Python

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この記事では、Python3におけるpandasデータフレームの列の入れ替え方をご紹介いたします。使うデータはこちら→サンプルcsvファイル
まずはデータを読み込みます。

import pandas as pd

#ファイルの読み込み
df = pd.read_csv("sample_short.csv")

#データの確認
print(df)

以下のようなデータになっております。

   number  age  blood_pressure  lung_capacity sex  weight  disease
0       1   22             110           4300   M      79        1
1       2   23             128           4500   M      65        1
2       3   24             104           3900   F      53        0
3       4   25             112           3000   F      45        0
4       5   27             108           4800   M      80        0

 

.ix[[行のリスト],[列のリスト]]で指定

列を入れ替えたい場合は、.ix[[行のリスト],[列のリスト]]で入れ替えたい部分を指定します。以下にサンプルプログラムを示します。

#4列目と2列目をチェンジ
print(df.ix[:,[0,1,4,3,2,5,6]])

#age列とweight列をチェンジ
print(df.ix[:,["number","weight","sex","lung_capacity","blood_pressure","age","disease"]])

このように、数値でも列名でも指定が可能です。

それぞれ以下のように列名が並び変わります。

   number  age sex  lung_capacity  blood_pressure  weight  disease
0       1   22   M           4300             110      79        1
1       2   23   M           4500             128      65        1
2       3   24   F           3900             104      53        0
3       4   25   F           3000             112      45        0
4       5   27   M           4800             108      80        0

   number  weight sex  lung_capacity  blood_pressure  age  disease
0       1      79   M           4300             110   22        1
1       2      65   M           4500             128   23        1
2       3      53   F           3900             104   24        0
3       4      45   F           3000             112   25        0
4       5      80   M           4800             108   27        0

以下のように全列ではなく、使いたい列だけを取り出すことも可能。

print(df.ix[:,[0,1,4,3,2]])

   number  age sex  lung_capacity  blood_pressure
0       1   22   M           4300             110
1       2   23   M           4500             128
2       3   24   F           3900             104
3       4   25   F           3000             112
4       5   27   M           4800             108
(totalcount 12,454 回, dailycount 31回 , overallcount 16,590,923 回)

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