Python Pandas カラムネームの並び替えの方法

Question

実現したいこと

.csvデータのカラム名の並び替えを実施したいのですが、
書き方がわからずお伺いしたいです。

質問

下記表１を表２の様に整頓したいです。
＜仕様＞
・Python 3.9
・全て文字列型（str）
・毎日日付けカラムが追加される（どこの列に来るか不明確）

下記のような方法では汎用性が無く使えないので
下記以外で進めたいと思っています。

#表1をdfと定義する
df = df[["ID名","Place","2023/3/1","2023/3/2"]]

英語/数字/日付け順.../　の順番でカラム名を整列させる方法で進めたいのですが、
書き方を教えて頂きたいです。

表1

ID名	2023/3/2	Place	2023/3/1
001	〇	Tokyo	×
002	×	Fukuoka	×

表2

ID名	Place	2023/3/1	2023/3/2
001	Tokyo	×	〇
002	Fukuoka	×	×

Answer 1

ここでは、柔軟かつ適応可能な方法でテーブルをセットアップする方法を説明します。 Pythonのpandasパッケージを使用します。 このようにして、新しい日付列が導入された場合でも、コードを変更する必要はありません。 dinosaur game

Answer 2

汎用的で柔軟な方法で表を整理する方法を以下に示します。Pythonのpandasライブラリを使用します。これにより、新しい日付カラムが追加されてもコードを変 slope 更する必要はありません。

Answer 3

実際に日付型に変換してみて、日付の列なら日付の順で並べる例です。

import pandas as pd

def to_dt(c):
    try:
        return pd.to_datetime(c)
    except: #dateutil.parser._parser.ParserError:
        pass

df = pd.DataFrame(columns=["ID名","2023/3/12","Place","2023/3/2"])
print(df) # Columns: [ID名, 2023/3/12, Place, 2023/3/1]

col1 = [c for c in df.columns if to_dt(c) is None]
col2 = [c for c in df.columns if c not in col1]
df.columns = sorted(col1) + sorted(col2, key=to_dt)
print(df) # Columns: [ID名, Place, 2023/3/2, 2023/3/12]

Answer 4

dt_cols = df.columns.str.match('^2023')
df = df[df.columns[~dt_cols].union(df.columns[dt_cols].sort_values(), sort=False)]
print(df)

#   ID名    Place  2023/3/1 2023/3/2
# 0  001    Tokyo        ×       〇
# 1  002  Fukuoka        ×       ×

Comments

[watchdogs]

迅速な対応ありがとうございました。