如何在Python中交换DataFrame列中每两组相邻值？

针对你遇到的bowler pca列值错位问题，需要交换每两个相邻元素的位置，可以用以下两种简单方法实现：

方法一：利用pandas的索引切片与shift #

假设你的DataFrame名为df，目标列是bowler_pca，可以通过条件判断和位移操作直接交换相邻值：

import pandas as pd

# 提取目标列
target_col = df['bowler_pca']
# 偶数索引位置取后一个值，奇数索引位置保留原值，最后一行特殊处理
df['bowler_pca'] = target_col.where(
    target_col.index % 2 != 0, 
    target_col.shift(-1)
).fillna(target_col.iloc[-1])

方法二：利用numpy的reshape重组数组 #

如果数据量较大，numpy的数组操作效率更高：

import numpy as np

# 把列值转为numpy数组
pca_values = df['bowler_pca'].values

# 分情况处理偶数/奇数长度的数组
if len(pca_values) % 2 == 0:
    # 偶数长度：重组为二维数组后交换列，再展平
    pca_values = pca_values.reshape(-1, 2)[:, [1, 0]].flatten()
else:
    # 奇数长度：处理前n-1个元素，保留最后一个元素不变
    pca_values = np.concatenate([
        pca_values[:-1].reshape(-1, 2)[:, [1, 0]].flatten(),
        [pca_values[-1]]
    ])

# 将交换后的数组赋值回DataFrame
df['bowler_pca'] = pca_values

两种方法都能实现第1与第2个值交换、第3与第4个值交换的效果，解决你提到的队伍与bowler pca值错位的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19600572