Pandas：如何在保留列标签顺序不变的情况下交换列内容？

嘿，别纠结numpy那些复杂操作啦！针对你的需求，有个超直观又简单的办法，完全不用碰高级切片或者数组转换，直接用pandas的列赋值就能搞定。

你只需要一行代码，就能交换B和C列的内容，同时完全保留列标签的顺序：

df['B'], df['C'] = df['C'], df['B']

原理说明 #

这其实是利用了Python的元组解包特性——先把C列的值暂存，再把B列的值赋给C，最后把暂存的C值赋给B，一步完成交换，而且完全不会改变列的排列顺序，完美匹配你的要求。

如果不想修改原始DataFrame（避免影响后续操作），可以先复制一份再操作：

df_swapped = df.copy()
df_swapped['B'], df_swapped['C'] = df_swapped['C'], df_swapped['B']

验证结果 #

运行上面的代码后，你的DataFrame就会变成你想要的样子：

A B C
0 1 9 5
1 2 10 6
2 3 11 7
3 4 12 8

之前你尝试的pd.DataFrame.values和numpy切片其实是绕了弯路，这个方法对新手来说最容易理解和上手，完全适配你使用的pandas v0.25.3版本哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者capnahab