Zachowanie kolejności kolumn w metodzie pandy to_csv

Question

Metoda pand nie ma wpływu na kolejność kolumn. Decyduje się na alfabetyczne ułożenie kolumn w pliku CSV. Jest to błąd, który został zgłoszony i powinien zostać poprawiony w wersji 0.11.0. Mam 0.18.0.

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a], 
        'V_pod_used' : [b], 
        'U_sol_type' : [c] 
           ... 
           ... and so on upto 50 columns } 

pd.to_csv(df) 

Excel zamówienie:

0 U_sol type   V_pod_error  V_pod_used  ... 
1 

Co chcę jest kolejność w słowniku:

0 V_pod_error  V_pod_used   U_sol type  ... 
1 

Mam ogromną liczbę kolumn i nazwisk. Nie mogę zrobić tego ręcznie lub napisać kolejność kolumn. W 2013 roku było dokładnie to samo pytanie: here. I nie wygląda na to, że jest aktualizacja! Chciałbym poprosić społeczność, aby mi pomogła! To naprawdę problematyczne.

Answer 1

Wypróbuj następujące rozwiązanie. Nawet ja stanąłem w obliczu tego samego problemu. Rozwiązałem to w następujący sposób:

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [a], 
        'V_pod_used' : [b], 
        'U_sol_type' : [c] 
           ... 
           ... and so on upto 50 columns } 

column_order = ['V_pod_error', 'V_pod_used', 'U_sol_type',.....# upto 50 column names] 

df_to_save[column_order].to_csv(df) 

Answer 2

Wydaje mi się, że problem występuje w konstruktorze DataFrame, ponieważ trzeba dodać parametr columns do niestandardowego porządkowania kolumn. Jeśli nie ustawisz kolumn parametrów, kolumny będą uporządkowane alfanumerycznie.

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2], 
        'V_pod_used' : [6,4], 
        'U_sol_type' : [7,8]}) 
print df 
    U_sol_type V_pod_error V_pod_used 
0   7   0   6 
1   8   2   4 

print df.to_csv() 
,U_sol_type,V_pod_error,V_pod_used 
0,7,0,6 
1,8,2,4 


df1 = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2], 
        'V_pod_used' : [6,4], 
        'U_sol_type' : [7,8]}, 
        columns=['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type']) 

print df1 
    V_pod_error V_pod_used U_sol_type 
0   0   6   7 
1   2   4   8 

print df1.to_csv() 
,V_pod_error,V_pod_used,U_sol_type 
0,0,6,7 
1,2,4,8 

EDIT:

Innym rozwiązaniem jest ustawiona kolejność kolumny podzbioru przed zapisem to_csv (dzięki Mathias711):

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'V_pod_error' : [0,2], 
        'V_pod_used' : [6,4], 
        'U_sol_type' : [7,8]}) 
print df 
    U_sol_type V_pod_error V_pod_used 
0   7   0   6 
1   8   2   4 

df = df[['V_pod_error','V_pod_used','U_sol_type']] 
print df 

    V_pod_error V_pod_used U_sol_type 
0   0   6   7 
1   2   4   8 

Edit1: Może pomóc najpierw przekonwertować dict do OrderedDict a następnie utworzyć DataFrame :

import collections 
import pandas as pd 


d = {'V_pod_error' : [0,2],'V_pod_used' : [6,4], 'U_sol_type' : [7,8]} 
print d 
{'V_pod_error': [0, 2], 'V_pod_used': [6, 4], 'U_sol_type': [7, 8]} 

print pd.DataFrame(d) 
    U_sol_type V_pod_error V_pod_used 
0   7   0   6 
1   8   2   4 

d1 = collections.OrderedDict(d) 
print d1 
OrderedDict([('V_pod_error', [0, 2]), ('V_pod_used', [6, 4]), ('U_sol_type', [7, 8])]) 

print pd.DataFrame(d1) 
    V_pod_error V_pod_used U_sol_type 
0   0   6   7 
1   2   4   8 

Answer 3

spróbuj:

df.to_csv(file_name, sep=',', encoding='utf-8', header=True, columns=["Col1","Col2","Col3","Col4"]) 

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html