Pandas的DataFrame调用to_dict后再用from_dict重建会丢失列顺序吗？

当我调用to_dict方法时，它会返回普通字典，而普通字典并不保留键的顺序，该字典的键对应DataFrame的列。那么如果我先对一个DataFrame调用to_dict，后续再调用from_dict重建DataFrame，是否有可能出现列顺序丢失的情况？

核心结论 #

是否会丢失列顺序完全取决于你使用的Python和pandas版本，不同场景表现不同：

• 适配有序字典的新版本环境：如果你使用 Python 3.7及以上版本 + pandas 0.23.0及以上版本，不会出现列顺序丢失问题。Python 3.7开始官方将普通字典的插入顺序设为固定语言特性，对应版本的pandas也适配了该逻辑，调用to_dict返回的普通字典会严格保留原DataFrame的列顺序，后续调用from_dict重建时也会按照字典的键顺序恢复列。
  补充说明：Python 3.6的CPython实现已经支持字典插入有序，但该特性未被纳入官方标准，因此该版本下不保证100%有序。
• 旧版本环境：如果你使用 Python 3.6及以下版本，或者低于0.23.0的旧版pandas，大概率会出现列顺序丢失。这一阶段Python普通字典不保证键顺序，to_dict返回的字典键会被打乱，重建后的DataFrame列顺序自然和原表不一致。

跨版本通用保序方案 #

如果需要兼容所有运行环境、绝对保证列顺序不变，可以通过显式指定列名的方式实现：

1. 转换前先保存原DataFrame的列名列表：original_cols = df.columns.tolist()
2. 重建DataFrame时主动传入columns参数：new_df = pd.DataFrame.from_dict(df_dict, columns=original_cols)

注意：如果在to_dict获取字典后，你对字典本身做了新增、删除键或者手动调整键顺序的操作，无论版本如何，重建的DataFrame列顺序都会跟随修改后的字典变化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe