pandas 调整列的位置（或顺序）

import pandas as pd 
import os 
os.chdir(r'C:\Users\Hans\Desktop\data_analysis\test_data')
df = pd.read_csv('ChinaBank.csv')
df.head()

	Unnamed: 0	Date	Open	High	Low	Close	Volume
0	1	2014-01-02	2.62	2.62	2.59	2.61	41632500
1	2	2014-01-03	2.60	2.61	2.56	2.56	45517700
2	3	2014-01-06	2.57	2.57	2.50	2.53	68674700
3	4	2014-01-07	2.51	2.52	2.49	2.52	53293800
4	5	2014-01-08	2.51	2.54	2.49	2.51	69087900

new_columns = df.columns.to_list()

new_columns

['Unnamed: 0', 'Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']

#将	Close	Volume放到Open前面，Date后面
n = 2
for i in ['Close', 'Volume']:
    new_columns.insert(n,i)
    n+=1
new_columns

['Unnamed: 0',
 'Date',
 'Close',
 'Volume',
 'Open',
 'High',
 'Low',
 'Close',
 'Volume']

new_columns.pop(-1)
new_columns

['Unnamed: 0', 'Date', 'Close', 'Volume', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']

new_columns.pop(-1)
new_columns

['Unnamed: 0', 'Date', 'Close', 'Volume', 'Open', 'High', 'Low']

df02 = df.reindex(columns=new_columns)#调整索引，不仅仅调整行，也可以调整列
#注意这里reindex的妙用，可以自动关联数据，调整数据
df02.head()

	Unnamed: 0	Date	Close	Volume	Open	High	Low
0	1	2014-01-02	2.61	41632500	2.62	2.62	2.59
1	2	2014-01-03	2.56	45517700	2.60	2.61	2.56
2	3	2014-01-06	2.53	68674700	2.57	2.57	2.50
3	4	2014-01-07	2.52	53293800	2.51	2.52	2.49
4	5	2014-01-08	2.51	69087900	2.51	2.54	2.49