无法重新排序列数据
如果我使用len（df.columns），我的数据有3586列。如何重新排序数据序列？
ID V1 V10 V100 V1000 V1001 V1002 ... V990 V991 V992 V993 V994
A 1 9.0 2.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B 1 1.2 0.1 3.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C 2 8.6 8.0 2.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
D 3 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0
E 4 7.8 6.6 3.0 0.0 0.0 0.0 4.0 0.0 0.0 0.0 0.0
我使用了这个df=df。重新索引（已排序（df.columns），axis=1）（基于此问题，根据列名对pandas dataframe中的列重新排序），但仍不起作用。
谢谢你们
共有1个答案
首先获取所有没有模式V号通过筛选str.contains，然后排序所有其他值通过我ndex.difference，加在一起并传递到DataFrame.reindex-首先获取第一个位置的所有非数字非匹配列，然后排序V数字列：
L1 = df.columns[~df.columns.str.contains('^V\d+$')].tolist()
L2 = sorted(df.columns.difference(L1), key=lambda x: float(x[1:]))
df = df.reindex(L1 + L2, axis=1)
print (df)
ID V1 V10 V100 V990 V991 V992 V993 V994 V1000 V1001 V1002
A 1 9.0 2.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B 1 1.2 0.1 3.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C 2 8.6 8.0 2.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
D 3 0.0 2.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
E 4 7.8 6.6 3.0 4.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
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