Чтобы изменить порядок столбцов в таблице с использованием библиотеки `pandas` в Python, вы можете создать новый список с названиями столбцов в нужном порядке и использовать метод `.reindex()`. Вот пример кода:
```python
import pandas as pd
# Предположим, у вас есть DataFrame df
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Новый порядок столбцов
new_order = ['B', 'A', 'C']
df_reordered = df.reindex(columns=new_order)
print(df_reordered)
```
В этом примере мы сначала создали DataFrame `df`, а затем изменили порядок столбцов с 'A', 'B', 'C' на 'B', 'A', 'C'.
### Обработка таблицы Excel
Чтобы обработать данные из Excel и вывести нужные столбцы, вы можете использовать следующую структуру кода:
1. Импортируйте необходимые библиотеки.
2. Считайте данные из Excel-файла.
3. Выберите необходимые столбцы.
4. Обработайте пропущенные значения.
Вот пример кода:
```python
import pandas as pd
# Чтение данных из Excel
file_path = 'ваш_файл.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
# Выбор нужных столбцов
selected_columns = ['Столбец1', 'Столбец2', 'Столбец3']
df_selected = df[selected_columns]
# Обработка пропущенных значений
# Пример: заменяем NaN на 0
df_selected.fillna(0, inplace=True)
# Или, если хотите удалить строки с NaN
# df_selected.dropna(inplace=True)
# Вывод результата
print(df_selected)
```
### Объяснение кода:
1. Импортируем библиотеку `pandas`.
2. Используем `pd.read_excel()` для считывания данных из Excel-файла по указанному пути.
3. Создаем новый DataFrame, оставляя только нужные столбцы (в данном примере 'Столбец1', 'Столбец2', 'Столбец3').
4. Используем метод `.fillna()` для заполнения пропусков значением `0`, или метод `.dropna()` для удаления строк с отсутствующими значениями.
5. Выводим результат.
Вы можете адаптировать этот код под свои нужды, изменяя имена столбцов и способы обработки пропущенных значений в зависимости от вашей задачи.