在 Pandas to_csv 方法中保留列顺序

Question

pandas 的 to_csv 方法不保留列的顺序。 它选择按字母顺序排列 CSV 中的列。 这是一个错误，已被报告，应该在 0.11.0 版中更正。 我有 0.18.0。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a],
                   'V_pod_used' : [b],
                   'U_sol_type' : [c]
                                ...
                                ... and so on upto 50 columns }

pd.to_csv(df)

Excel订单：

0   U_sol type          V_pod_error      V_pod_used      ...
1

我想要的是字典中的顺序：

0   V_pod_error      V_pod_used          U_sol type     ...
1

我有大量的列和名称。 我无法手动完成或写出列顺序。 2013 年这里有完全相同的问题。 而且看起来好像没有更新！ 我想请社区帮助我！ 这确实有问题。

Answer 1

尝试以下解决方案。 甚至我也面临同样的问题。 我是这样解决的：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a],
                   'V_pod_used' : [b],
                   'U_sol_type' : [c]
                                ...
                                ... and so on upto 50 columns }

column_order = ['V_pod_error', 'V_pod_used', 'U_sol_type',.....# upto 50 column names]

df[column_order].to_csv(file_name)

Answer 2

我认为问题出在DataFrame构造函数中，因为您需要为columns的自定义排序添加参数列。 如果不设置参数列，则列按字母数字顺序排列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]})
print df
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

print df.to_csv()
,U_sol_type,V_pod_error,V_pod_used
0,7,0,6
1,8,2,4


df1 = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]}, 
                    columns=['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type'])

print df1
   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

print df1.to_csv()
,V_pod_error,V_pod_used,U_sol_type
0,0,6,7
1,2,4,8

编辑：

另一个解决方案是在写入to_csv之前按子集设置列顺序（感谢Mathias711 ）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]})
print df
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

df = df[['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type']]
print df

   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

EDIT1：也许有助于首先将dict转换为OrderedDict然后创建DataFrame ：

import collections
import pandas as pd


d = {'V_pod_error' : [0,2],'V_pod_used' : [6,4], 'U_sol_type' : [7,8]}
print d
{'V_pod_error': [0, 2], 'V_pod_used': [6, 4], 'U_sol_type': [7, 8]}

print pd.DataFrame(d)
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

d1 = collections.OrderedDict(d)
print d1
OrderedDict([('V_pod_error', [0, 2]), ('V_pod_used', [6, 4]), ('U_sol_type', [7, 8])])

print pd.DataFrame(d1)
   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

Answer 3

尝试：

df.to_csv(file_name, sep=',', encoding='utf-8', header=True, columns=["Col1","Col2","Col3","Col4"])

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html

Answer 4

这个问题很老，但是希望为“在将csv文件读入pandas数据帧时保留列的顺序”问题提供我的解决方案：

import numpy as np
import pandas as pd

# Get column count as a list
cols = np.arange(0, hmprice.shape[1])
df = pd.read_csv('train.csv', usecols=cols)
df.head()

数据框的默认顺序：
数据帧的保留顺序：

注意 ：属性usecols可以采用列名或列索引；否则，不能使用列名。 但是pandas不遵守列名或列索引的“任何其他顺序”。

例如，

    df = pd.read_csv('train.csv', usecols=[1, 2, 3])<br/>
or
    df = pd.read_csv('train.csv', usecols=[3, 2, 1])<br/>

给出相同的结果。