找出方差最高的股票列并与DataFrame的Stock 1列交换的实现问题

第一步：获取方差最高的股票列名 #

你之前用max(df.var())只能拿到最大值，用idxmax()方法可以直接返回最大值对应的列名，同时注意排除日期列参与方差计算：

# 仅对股票列计算方差，返回方差最高的列名
max_var_stock = df.drop('Date', axis=1).var().idxmax()

第二步：交换最高方差列与Stock 1的位置 #

直接调整列名列表的顺序再赋值给DataFrame即可，Date列会保持在第一位不动：

# 获取当前列名列表
col_list = df.columns.tolist()
# 分别定位Stock 1和最高方差列的索引
stock1_pos = col_list.index('Stock 1')
max_var_pos = col_list.index(max_var_stock)
# 交换两个列的位置
col_list[stock1_pos], col_list[max_var_pos] = col_list[max_var_pos], col_list[stock1_pos]
# 重新设置DataFrame的列顺序
df = df[col_list]

注意事项 #

• 若你的股价列存在空值，可在计算方差时添加skipna=True参数（pandas默认已开启，无需额外配置）
• 若股票列存在非数值类型数据，计算方差时会自动过滤，建议提前确认所有股价列均为int/float类型

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