需求简单描述即，我的dataframe列顺序是：col1=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’,‘f’]，我想让它变成：col2=[‘c’,‘a’,‘b’,‘d’,‘e’,‘f’]，即’c’列提到最前面。

首先想到：

直接指定列的顺序

df = df[['c','a','b','d','e','f']] 
or
df=df.loc[:,cols]

df.loc[:,cols]的操作过程就是：获取所有的行，按照cols列表来依次取原data的列，得到新的DataFrame赋给新的变量df。

ps:python错误：ix()以及 iloc()和loc()的区别

这种方法可行，前提是已知所有的列名，并且列不多，不会太麻烦。但是我的代码中，随着数据库的更新，列会有增加，这种直接指定列顺序的方法下次运行就会报错。

使用insert()

因此，代码可以需要得到所有列，然后先除去’c’列，再将其提到最前，其实用insert()一行代码就可以实现。

1. 获取DataFrame列标签

columns = list(df_merge)

2. 改变列顺序（使用index,pop,insert)
   【app_no提到第一列】

# move the column to head of list using index, pop and insert
columns.insert(0, columns.pop(columns.index('app_no')))

insert方法：
1.功能: insert()函数用于将指定对象插入列表的指定位置。
2.语法: list.insert(index, obj)
3.参数 :index: 对象obj需要插入的索引位置。 obj: 插入列表中的对象。

3. 利用loc获取新的DataFrame，拷贝交换顺序后的DataFrame

# use loc to reorder
df_merge = df_merge.loc[:, columns]
df_merge

参考博客：https://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5414020.html
https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80094541