使用python[duplicate]对字典中具有不同大小列的数据帧重新排序

Question

我尝试使用熊猫生成数据帧，如下所示：

import pandas as pd 

x='x'
y='y'
z='z'
Area='Area'
#len(coords_x)==len(coords_y)==len(coords_z)==64
#len(area[:,0])==18
my_dict = dict( x= np.asarray(coords_x),y= np.asarray(coords_y), z= 
np.asarray(coords_z), Area= area[:,0])
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict,   orient='index')    
df=df.transpose()
writer = ExcelWriter('my_data.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False)
writer.save()

问题是我得到的列顺序是：“y | x | z |区域”

我怎么能得到这个排序"x|y|z|区域"作为指定的变量"my_dic"？我尝试了属性df.columns=['x'，'y'，'z'，'区域']，但没有成功。我用的是python 2.7

Answer 1

考虑指定列排序的几种方法：

# COLUMNS ARGUMENT OF DATAFRAME CONSTRUCTOR
df = pd.DataFrame(my_dict, columns=['x','y','z','Area'])   

# SPECIFYING COLUMNS AFTER DATAFRAME BUILD
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')[['x','y','z','Area']]

# REINDEXING
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index').reindex(['x','y','z','Area'], axis='columns')

旁白-从dict（）中构造字典通常比在{}中定义键和值要慢，正如这个答案所示。和pandas.DataFrame构造函数可以直接接收许多数据结构（dict、list、tuple、set、pandas.Series、numpy.array）作为第一个参数。