pandas df.loc保持原始df的顺序

pandas 是一个用于数据处理和分析的 Python 库，其中的 DataFrame 是一个二维表格型的数据结构，可以存储多种类型的数据。df.loc 是 DataFrame 的一个属性，用于基于标签的索引，它允许你选择特定的行和列。

基础概念

df.loc 是一种索引器，用于访问 DataFrame 中的数据。它使用行和列的标签来定位数据，而不是使用整数位置。这意味着你可以使用行和列的名字来选择数据。

保持原始 df 的顺序

当你使用 df.loc 来选择数据时，它会保持原始 DataFrame 的顺序。这是因为 loc 是基于标签的索引，而不是基于位置的索引。即使你在选择数据时没有按照原始的行顺序来指定标签，loc 也会返回一个与原始 DataFrame 行顺序相同的结果。

示例代码

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 df.loc 选择数据
selected_data = df.loc[:, ['B', 'A', 'C']]

print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n使用 df.loc 选择后的 DataFrame:")
print(selected_data)

输出

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

使用 df.loc 选择后的 DataFrame:
   B  A  C
0  4  1  7
1  5  2  8
2  6  3  9

应用场景

• 当你需要根据列名来选择数据时。
• 当你需要保持数据的原始顺序时。
• 当你需要对数据进行条件筛选时。

可能遇到的问题及解决方法

问题： 使用 df.loc 后数据顺序发生了改变。

原因： 这通常是因为在选择数据时，列的顺序被改变了，而不是因为 loc 本身改变了数据的顺序。

解决方法： 确保在使用 df.loc 选择数据时，列的顺序与你期望的顺序一致。

# 正确的列顺序
selected_data_correct_order = df.loc[:, ['A', 'B', 'C']]

通过这种方式，你可以确保即使在选择数据时改变了列的顺序，最终的结果仍然会保持原始 DataFrame 的行顺序。