从字典创建Pandas DataFrame时如何维持列的原始顺序？

这个问题的根源在于早期Python版本（3.7之前）的字典是无序的，Pandas在创建DataFrame时会默认按照字典键的字母顺序排列列，所以才会出现你看到的列顺序被打乱的情况。要保持你想要的Day, Visitors, Bounce Rate顺序，有几种实用的解决方法：

方法1：创建DataFrame时指定columns参数 #

这是最直接且通用的方法，不管你用什么Python版本都能生效。在pd.DataFrame()里明确传入columns参数，把你期望的列顺序列出来即可：

import pandas as pd
web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]}
# 明确指定列顺序
df = pd.DataFrame(web_stats, columns=['Day', 'Visitors', 'Bounce Rate'])

生成的结果会严格按照你指定的顺序排列：

Day  Visitors  Bounce Rate
0    1        43           65
1    2        34           67
2    3        65           78
3    4        56           65
4    5        29           45
5    6        76           52

方法2：使用有序字典（针对Python 3.6及以下版本） #

如果你的Python版本低于3.7，可以用collections.OrderedDict来创建有序字典，它会严格保留键的插入顺序：

from collections import OrderedDict
import pandas as pd

# 用OrderedDict定义数据，确保顺序
web_stats = OrderedDict([
    ('Day', [1,2,3,4,5,6]),
    ('Visitors', [43,34,65,56,29,76]),
    ('Bounce Rate', [65,67,78,65,45,52])
])
df = pd.DataFrame(web_stats)

注意：Python 3.7及以上版本的普通字典已经默认保留插入顺序了，所以如果你的环境是3.7+，直接用普通字典创建DataFrame就会保持你定义的列顺序，不需要额外用OrderedDict。

方法3：创建后重新排列列 #

如果已经创建好了DataFrame，也可以通过索引的方式重新指定列顺序：

# 重新排列列
df = df[['Day', 'Visitors', 'Bounce Rate']]

这种方法适合需要调整已有DataFrame列顺序的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stevec