Pandas df重新排序列似乎可以在循环中工作，但事实并非如此。我到底错过了什么？

Pandas是一个流行的Python数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，DataFrame是一个二维表格数据结构，可以用于处理和分析数据。

根据你的问题描述，你似乎在循环中尝试重新排序Pandas DataFrame的列，但遇到了问题。这可能是因为在循环中直接修改DataFrame的列顺序会导致意外的结果。

Pandas中提供了一些方法来重新排序DataFrame的列，例如使用reindex()方法或使用索引操作符[]。下面是一些可能导致你遇到问题的原因和解决方法：

1. 循环中的问题：在循环中直接修改DataFrame的列顺序可能会导致问题，因为每次迭代都会修改DataFrame的结构，可能会导致意外的结果。建议避免在循环中直接修改DataFrame的列顺序。
2. 使用reindex()方法：可以使用reindex()方法重新排序DataFrame的列。reindex()方法接受一个参数，即要按照的新列顺序。例如，如果你有一个DataFrame df，想要按照新的列顺序['col2', 'col1', 'col3']重新排序，可以使用以下代码：
3. 使用reindex()方法：可以使用reindex()方法重新排序DataFrame的列。reindex()方法接受一个参数，即要按照的新列顺序。例如，如果你有一个DataFrame df，想要按照新的列顺序['col2', 'col1', 'col3']重新排序，可以使用以下代码：
4. 使用索引操作符[]：另一种重新排序DataFrame列的方法是使用索引操作符[]。可以通过传递一个新的列顺序列表来重新排序列。例如，如果你有一个DataFrame df，想要按照新的列顺序['col2', 'col1', 'col3']重新排序，可以使用以下代码：
5. 使用索引操作符[]：另一种重新排序DataFrame列的方法是使用索引操作符[]。可以通过传递一个新的列顺序列表来重新排序列。例如，如果你有一个DataFrame df，想要按照新的列顺序['col2', 'col1', 'col3']重新排序，可以使用以下代码：

需要注意的是，以上方法都会返回一个新的DataFrame，而不会修改原始的DataFrame。如果你想要修改原始的DataFrame，可以将返回的新DataFrame赋值给原始的DataFrame。

关于Pandas的更多信息和详细用法，请参考腾讯云的Pandas产品介绍链接地址：Pandas产品介绍

希望以上解答能够帮助你理解Pandas中重新排序列的问题。如果还有其他问题，请随时提问。