Como trocar duas colunas em pandas (com exemplo)

Você pode usar a seguinte função personalizada para trocar a posição de duas colunas em um DataFrame do pandas:

 def swap_columns (df, col1, col2):
    col_list = list ( df.columns )
    x, y = col_list. index (col1), col_list. index (col2)
    col_list[y], col_list[x] = col_list[x], col_list[y]
    df = df[col_list]
    return df

Esta função irá trocar as posições das colunas col1 e col2 no DataFrame.

O exemplo a seguir mostra como usar esta função na prática.

Exemplo: troque duas colunas no Pandas

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Podemos definir uma função swap_columns() para trocar as posições das colunas “pontos” e “rejeições”:

 #define function to swap columns
def swap_columns (df, col1, col2):
    col_list = list ( df.columns )
    x, y = col_list. index (col1), col_list. index (col2)
    col_list[y], col_list[x] = col_list[x], col_list[y]
    df = df[col_list]
    return df

#swap points and rebounds columns
df = swap_columns (df, ' points ', ' rebounds '):

#view updated DataFrame
print (df)

  team rebounds assists points
0 A 11 5 18
1 B 8 7 22
2 C 10 7 19
3 D 6 9 14
4 E 6 12 14
5 F 5 9 11
6 G 9 9 20
7:12 a.m. 4:28

Observe que as colunas “pontos” e “rebotes” foram trocadas enquanto todas as outras colunas permaneceram na mesma posição.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: como contar ocorrências de valores específicos em uma coluna
Pandas: obtém o índice de linhas cuja coluna corresponde ao valor
Pandas: Como contar valores ausentes no DataFrame