如何重新格式化pandas中的列/行位置？

在pandas中重新格式化列/行位置可以通过以下方法实现：

1. 重新排列列的顺序：可以使用reindex方法来重新排列DataFrame中的列。该方法接受一个列表作为参数，列表中的元素为原始DataFrame中的列名，按照列表中的顺序重新排列列。例如：

df = df.reindex(['col1', 'col3', 'col2'], axis=1)

这将按照'col1'、'col3'、'col2'的顺序重新排列DataFrame的列。

1. 重新排列行的顺序：可以使用reindex方法来重新排列DataFrame中的行。该方法接受一个列表作为参数，列表中的元素为原始DataFrame中的行索引，按照列表中的顺序重新排列行。例如：

df = df.reindex([2, 0, 1])

这将按照索引为2、0、1的顺序重新排列DataFrame的行。

1. 交换列的位置：可以使用列索引的方式来交换两列的位置。例如，要将'col1'和'col2'的位置交换，可以使用以下代码：

df[['col2', 'col1', 'col3']]

这将交换'col1'和'col2'的位置。

1. 交换行的位置：可以使用行索引的方式来交换两行的位置。例如，要将索引为0和1的行的位置交换，可以使用以下代码：

df.loc[[1, 0]]

这将交换索引为0和1的行的位置。

需要注意的是，以上方法都是返回一个新的DataFrame，原始DataFrame的顺序不会改变。如果需要改变原始DataFrame的顺序，可以使用inplace=True参数，例如：

df.reindex(['col1', 'col3', 'col2'], axis=1, inplace=True)

这将直接在原始DataFrame上重新排列列的顺序。

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