在使用pandas数据帧时使用append后，列的顺序已更改

在使用pandas数据帧时，当我们使用append方法将一个数据帧追加到另一个数据帧时，列的顺序可能会发生变化。

pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了灵活且高效的数据结构，特别是DataFrame，用于处理和分析结构化数据。

在append方法中，将一个数据帧追加到另一个数据帧时，默认行为是将新数据帧的列添加到原数据帧的列的末尾。这意味着原数据帧中的列顺序不会改变，但是新数据帧的列会按照其自身的顺序添加到末尾。

如果我们希望在追加数据帧后保持列的顺序不变，可以通过重新排序列的方式实现。可以使用reindex方法来指定所需的列顺序，其中参数为所需的列顺序列表。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建新数据帧
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'A': [10, 11, 12]})

# 追加新数据帧到原数据帧
df = df1.append(df2)

# 重新排序列的顺序
df = df.reindex(columns=['A', 'B'])

print(df)

输出结果如下：

    A  B
0   1  4
1   2  5
2   3  6
0  10  7
1  11  8
2  12  9

在上述示例中，我们首先创建了一个原数据帧df1和一个新数据帧df2。然后，我们使用append方法将df2追加到df1中，得到了一个新的数据帧df。最后，我们使用reindex方法按照指定的列顺序重新排序了df的列。

总结起来，当使用append方法追加数据帧时，需要注意列的顺序可能会改变。如果需要保持列的顺序不变，可以使用reindex方法重新排序列。