如何在Pandas DataFrame中反转列数据并保留列标签？

你当前用df.iloc[:, ::-1]的方式会同时反转列的顺序与标签，若要仅反转每一行的列数据、保留原列标签，可采用以下两种简洁方法：

方法一：直接赋值反转后的数值数组 #

通过提取反转后的纯数据数组，直接替换原DataFrame的数值部分，不改动列标签：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 获取反转列后的数值数组，赋值给原DataFrame以保留列标签
df[:] = df.iloc[:, ::-1].values
print(df)

方法二：逐行反转数据 #

使用apply对每一行执行反转操作，确保列标签保持原顺序：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 按行反转数据，axis=1表示对行操作
df = df.apply(lambda x: x[::-1], axis=1)
print(df)

两种方法执行后，都会得到你期望的结果：

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

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Murilo