我有数据框而不是序列。如果我使用len(df.columns)，我的数据有3586列。如何重新排序数据序列？
ID V1 V10 V100 V1000 V1001 V1002 ... V990 V991 V992 V993 V994
A 1 9.0 2.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B 1 1.2 0.1 3.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C 2 8.6 8.0 2.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
D 3 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0
E 4 7.8 6.6 3.0 0.0 0.0 0.0 4.0 0.0 0.0 0.0 0.0
我用过这个df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)（基于这个问题根据列名称对 pandas 数据框中的列重新排序 https://stackoverflow.com/questions/11067027/re-ordering-columns-in-pandas-dataframe-based-on-column-name）但仍然不起作用。
谢谢
首先获取所有没有模式的列V + number通过过滤str.contains http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.contains.html，然后对所有其他值进行排序Index.difference http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Index.difference.html，相加并传递给DataFrame.reindex http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html- 首先获取第一个位置的所有非数字非匹配列，然后排序V + number列：
L1 = df.columns[~df.columns.str.contains('^V\d+$')].tolist()
L2 = sorted(df.columns.difference(L1), key=lambda x: float(x[1:]))
df = df.reindex(L1 + L2, axis=1)
print (df)
ID V1 V10 V100 V990 V991 V992 V993 V994 V1000 V1001 V1002
A 1 9.0 2.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B 1 1.2 0.1 3.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C 2 8.6 8.0 2.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
D 3 0.0 2.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
E 4 7.8 6.6 3.0 4.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
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