dateframe如何重排列_python-重新排列pandasDataFrame的
列，以。。。
我有这个DataFrame：
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4]
,'c2':[2,4,5,6]
,'c3':[5,7,9,10]
,'c4':[-1,3,1,0]
,'c5':[100,1000,1,2]})
df
c1 c2 c3 c4 c5
0 1 2 5 -1 100
1 2 4 7 3 1000
2 3 5 9 1 1
3 4 6 10 0 2
我不知道该怎么办，就是快速对列进⾏排序，以便总c5最⾼的列排在最前⾯，然后是c3,c2,c1和c4：
c1 c2 c3 c4 c5
sort命令排序0 1 2 5 -1 100
1 2 4 7 3 1000
2 3 5 9 1 1
3 4 6 10 0 2
那么，是否有⼀条命令可以产⽣以下结果(⽆需对列名进⾏硬编码)？
df[['c5', 'c3', 'c2', 'c1' , 'c4']]
c5 c3 c2 c1 c4
0 100 5 2 1 -1
1 1000 7 4
2 3
2 1 9 5
3 1
3 2 10 6
4 0
解决⽅法:
道歉的琐碎问题-⽐我想的要容易：
df[df.sum().sort_values(ascending = False).index]
标签：pandas,python

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