熟练运用Pandas进行数据处理和分析的你，是否遇到过DataFrame列顺序排列不顺的情况?
今天教你5种灵活方法，轻松调整Pandas DataFrame的列顺序，让数据处理更得心应手。

1. 使用loc索引器
可以传入一个列序列表给loc索引器来重新排列列顺序。例如:

df = df[['col3'， 'col1'， 'col2']]

这将col3列置于第一列，col1列置于第二列，col2列置于第三列。

2. 使用iloc整数位置选择器
和loc索引器类似，可以传入一个列位置整数列表给iloc来重排列列顺序。例如:

df = df.iloc[:， [2， 0， 1]]

这将第三列提到第一列，第一列移到第二列，第二列移到第三列。

3. 使用reindex方法
可以传入一个列组成的列表给df.reindex来重排列列顺序。例如:

df = df[['col3'， 'col1'， 'col2']]

 
4. 使用take方法
df.take可以根据传入的列位置整数列表重新排序列。例如:

df = df.take([2， 0， 1]， axis=1) 

这将第三列提到第一列，第一列移到第二列，第二列移到第三列。

5. 直接对columns属性重新赋值

也可以直接改变df.columns来重新调整列顺序。例如:

df = df[['col3'， 'col1'， 'col2']]
df.columns = ['col3'， 'col1'， 'col2']

  
总之，Pandas提供多种灵活的方式可以轻松改变DataFrame列顺序。我们可以根据个人喜好选择loc、iloc、reindex、take等方法。但直接改变columns属性是最直接有效的方式。