Pandas以正确的顺序创建一个列的DataFrame

Question

我试图通过将我的列传递给构造函数来创建具有正确顺序的DataFrame:

df = pd.DataFrame(columns={
'seg1_count', 'seg1_mean', 'seg1_std', 'seg1_min', 'seg1_25%', 'seg1_50%',
'seg1_75%', 'seg1_max',
'seg2_count', 'seg2_mean', 'seg2_std', 'seg2_min', 'seg2_25%', 'seg2_50%',
'seg2_75%', 'seg2_max',
'seg3_count', 'seg3_mean', 'seg3_std', 'seg3_min', 'seg3_25%', 'seg3_50%',
'seg3_75%', 'seg3_max',
'seg4_count', 'seg4_mean', 'seg4_std', 'seg4_min', 'seg4_25%', 'seg4_50%',
'seg4_75%', 'seg4_max'
})

但是列出现乱序df.columns:

Index(['seg4_min', 'seg1_max', 'seg3_std', 'seg3_max', 'seg1_std',
'seg2_count', 'seg1_25%', 'seg3_75%', 'seg2_mean', 'seg2_50%',
'seg4_count', 'seg3_50%', 'seg1_50%', 'seg2_min', 'seg1_count',
'seg2_max', 'seg2_75%', 'seg4_25%', 'seg2_25%', 'seg1_min', 'seg4_50%',
'seg1_mean', 'seg3_count', 'seg4_mean', 'seg4_max', 'seg3_mean',
'seg3_25%', 'seg3_min', 'seg4_std', 'seg1_75%', 'seg4_75%', 'seg2_std'],
dtype='object')

我的代码有什么问题?

Answer 1

这是因为您将列名作为集合传递，而集合是无序的。将其更改为列表，您应该保留您的顺序:

df = pd.DataFrame(columns = ['seg1_count', 'seg1_mean', 'seg1_std', 'seg1_min', 'seg1_25%', 'seg1_50%', 'seg1_75%', 'seg1_max',
'seg2_count', 'seg2_mean', 'seg2_std', 'seg2_min', 'seg2_25%', 'seg2_50%', 'seg2_75%', 'seg2_max',
'seg3_count', 'seg3_mean', 'seg3_std', 'seg3_min', 'seg3_25%', 'seg3_50%', 'seg3_75%', 'seg3_max',
'seg4_count', 'seg4_mean', 'seg4_std', 'seg4_min', 'seg4_25%', 'seg4_50%', 'seg4_75%', 'seg4_max'])

更具体地说，不是DataFrame的创建没有保持顺序，而是当您创建集合时顺序丢失了:

columns_set = {'seg1_count', 'seg1_mean', 'seg1_std', 'seg1_min', 'seg1_25%', 'seg1_50%', 'seg1_75%', 'seg1_max',
'seg2_count', 'seg2_mean', 'seg2_std', 'seg2_min', 'seg2_25%', 'seg2_50%', 'seg2_75%', 'seg2_max',
'seg3_count', 'seg3_mean', 'seg3_std', 'seg3_min', 'seg3_25%', 'seg3_50%', 'seg3_75%', 'seg3_max',
'seg4_count', 'seg4_mean', 'seg4_std', 'seg4_min', 'seg4_25%', 'seg4_50%', 'seg4_75%', 'seg4_max'}
print(columns_set)
{'seg1_50%', 'seg2_count', 'seg4_25%', 'seg3_count', 'seg4_max', 'seg2_25%', 'seg3_min', 'seg4_count', 'seg2_std', 'seg4_75%', 'seg3_std', 'seg1_mean', 'seg2_50%', 'seg3_25%', 'seg1_75%', 'seg3_mean', 'seg1_max', 'seg3_75%', 'seg2_max', 'seg1_min', 'seg3_max', 'seg4_50%', 'seg2_75%', 'seg2_min', 'seg1_count', 'seg4_mean', 'seg3_50%', 'seg1_std', 'seg4_min', 'seg1_25%', 'seg2_mean', 'seg4_std'}
columns_list = ['seg1_count', 'seg1_mean', 'seg1_std', 'seg1_min', 'seg1_25%', 'seg1_50%', 'seg1_75%', 'seg1_max',
'seg2_count', 'seg2_mean', 'seg2_std', 'seg2_min', 'seg2_25%', 'seg2_50%', 'seg2_75%', 'seg2_max',
'seg3_count', 'seg3_mean', 'seg3_std', 'seg3_min', 'seg3_25%', 'seg3_50%', 'seg3_75%', 'seg3_max',
'seg4_count', 'seg4_mean', 'seg4_std', 'seg4_min', 'seg4_25%', 'seg4_50%', 'seg4_75%', 'seg4_max']
print(columns_list)
['seg1_count', 'seg1_mean', 'seg1_std', 'seg1_min', 'seg1_25%', 'seg1_50%', 'seg1_75%', 'seg1_max', 'seg2_count', 'seg2_mean', 'seg2_std', 'seg2_min', 'seg2_25%', 'seg2_50%', 'seg2_75%', 'seg2_max', 'seg3_count', 'seg3_mean', 'seg3_std', 'seg3_min', 'seg3_25%', 'seg3_50%', 'seg3_75%', 'seg3_max', 'seg4_count', 'seg4_mean', 'seg4_std', 'seg4_min', 'seg4_25%', 'seg4_50%', 'seg4_75%', 'seg4_max']