Erhaltung Spalte Reihenfolge, in der die pandas to_csv Methode

Den to_csv Methode der pandas nicht die Erhaltung der Reihenfolge der Spalten. Wählt es alphabetisch ordnen Sie die Spalten in der CSV-Datei. Dies ist ein Fehler und wurde gemeldet und soll behoben in version 0.11.0. Ich habe 0.18.0.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a],
                   'V_pod_used' : [b],
                   'U_sol_type' : [c]
                                ...
                                ... and so on upto 50 columns }

pd.to_csv(df)

Excel order:

0   U_sol type          V_pod_error      V_pod_used      ...
1

Was ich will ist, um in das Wörterbuch:

0   V_pod_error      V_pod_used          U_sol type     ...
1

Habe ich eine riesige Anzahl von Spalten und Namen. Ich kann es manuell tun, oder Sie schreiben die Spalte Reihenfolge. Es wurde die exakt gleiche Frage im Jahr 2013 hier. Und es sieht nicht wie es ist ein update!! Ich möchte Sie Fragen die community, um mir zu helfen! Das ist wirklich problematisch.

Ja, ich bin Aufbau der Daten-Frames in einer Schleife mit den oben genannten Befehlen. Will check out bestellt dict. Danke. Die Sache ist, dass ich immer wieder aktualisiert wurde, in eine schnelle und schmutzige Art und Weise, wie und Wann ich die benötigten Dinge. Nun, mit ihm zu arbeiten ist wirklich schwer. Um eine Spalte hinzuzufügen, um die end-I-Präfix der Spalte name mit 'z'(quick and dirty). Andere Vorschläge von einfachen Manipulationen zu meinem bestehenden code ein, um die gewünschte als Ausgang definiert?

InformationsquelleAutor Thej Kiran | 2016-05-06

Versuchen Sie die folgende Lösung. Auch ich Stand vor dem gleichen Problem. Ich löste es wie folgt:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a],
                   'V_pod_used' : [b],
                   'U_sol_type' : [c]
                                ...
                                ... and so on upto 50 columns }

column_order = ['V_pod_error', 'V_pod_used', 'U_sol_type',.....# upto 50 column names]

df[column_order].to_csv(file_name)

InformationsquelleAutor Saranya Krishnamurthy

Ich denke, dass problem ist in DataFrame Konstruktor, da müssen Sie parameter hinzufügen columns für benutzerdefinierte Reihenfolge der Spalten. Wenn Sie nicht gesetzt parameter-Spalten, Spalten geordnet sind alphanumerisch.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]})
print df
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

print df.to_csv()
,U_sol_type,V_pod_error,V_pod_used
0,7,0,6
1,8,2,4


df1 = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]}, 
                    columns=['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type'])

print df1
   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

print df1.to_csv()
,V_pod_error,V_pod_used,U_sol_type
0,0,6,7
1,2,4,8

EDIT:

Eine andere Lösung ist das einstellen der Reihenfolge der Spalte Teilmenge, bevor Sie schreiben to_csv (Dank Mathias711):

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2],
                   'V_pod_used' : [6,4],
                   'U_sol_type' : [7,8]})
print df
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

df = df[['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type']]
print df

   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

EDIT1: Vielleicht helfen, konvertieren Sie zuerst dict zu OrderedDict erstellen und dann DataFrame:

import collections
import pandas as pd


d = {'V_pod_error' : [0,2],'V_pod_used' : [6,4], 'U_sol_type' : [7,8]}
print d
{'V_pod_error': [0, 2], 'V_pod_used': [6, 4], 'U_sol_type': [7, 8]}

print pd.DataFrame(d)
   U_sol_type  V_pod_error  V_pod_used
0           7            0           6
1           8            2           4

d1 = collections.OrderedDict(d)
print d1
OrderedDict([('V_pod_error', [0, 2]), ('V_pod_used', [6, 4]), ('U_sol_type', [7, 8])])

print pd.DataFrame(d1)
   V_pod_error  V_pod_used  U_sol_type
0            0           6           7
1            2           4           8

Es kann auch helfen, zu nennen df = df[[columns]] Recht vor df.to_csv()? Normalerweise das wird sich ändern die Reihenfolge der Spalten
Ja, dies ist eine weitere option. Danke. Ich füge es zu beantworten.
Vielen Dank für Ihre sofortige Antwort. Aber ich bin nicht sicher, wir sind auf der gleichen Seite. Ich verstehe, dass wir brauchen, um es manuell tun. Ich möchte aber nicht, um es manuell tun, durch das schreiben aus der Spalte Struktur, wie ich zu viele Spalten. Ich will das dataframe Spalte Struktur erhalten werden. Ich will was in den Daten-frame zu zeigen, bis in der csv ohne viel Aufhebens.
Sind Sie sagen, dass, wenn ich tun, df = "df[[Spalten]]" (genau dieselben Worte, wie Sie geschrieben haben), dann sollte es funktionieren? Ich Frage mich nur, wenn "df = df[[Spalten]]" Mittel df[[col1,col2,col3]].
Aber ich denke, es ist anderes problem - wie kann man das ändern Sortieren der Spalten auf benutzerdefinierte? Denn wenn dataframe erstellt ohne parameter-Spalten, Sie sind alphanumerisch sortiert. Und was ist die Regel für custum Sortieren? Ich denke, helfen nur Mathias Lösung, siehe edit in meiner Antwort. Btw, für die Erstellung von DataFrame verwendet wird-Wörterbuch, damit die Sortierung in Standard-Wörterbuch ist unmöglich.
der wichtigste Weg von diesem ist, dass das problem mit dem df und nicht to_csv. STUD Punkt! Sollte ich Bearbeiten Sie die Frage entsprechend Ihren Punkt?
Was ist die Reihenfolge, in print df.columns ? Ich denke, es ist Excel um.
Lassen Sie uns weiter, diese Diskussion im chat.

InformationsquelleAutor jezrael

3

Versuchen mit:
```
df.to_csv(file_name, sep=',', encoding='utf-8', header=True, columns=["Col1","Col2","Col3","Col4"])
```
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html

InformationsquelleAutor Biranchi

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