大熊猫列名称分配中的大写优先级 - python

为什么Pandas中的列名分配优先于大写而不是小写？

例:

dframe = DataFrame({'city':['Alma','Brian Head', 'Fox Park'],
                    'altitude':[3158,3000,2762]})

返回一个DataFrame，其数据列的顺序为高度，城市。

鉴于:

dframe = DataFrame({'City':['Alma','Brian Head', 'Fox Park'],
                    'altitude':[3158,3000,2762]})

返回一个DataFrame，其中的数据列的顺序为City，altitude。

这是熊猫的特定行为还是一般的python行为？

python大神给出的解决方案

您实际上并没有提出这个问题，但是我假设存在一个隐式问题，即如何保留原始顺序？如果是这样，可以通过以下三种方式:

1)相同的基本字典构造函数，但包装在collections.OrderedDict中(感谢@ shx2进行更正):

from collections import OrderedDict
df1 = pd.DataFrame( OrderedDict([ ('city',['Alma','Brian Head', 'Fox Park']),
                                  ('altitude',[3158,3000,2762]) ]))

2)非字典构造函数，您需要分别指定数据数组和列名，但是，这实际上需要以行为中心的条目，而不是像字典构造函数那样以列为中心:

lst = [['Alma','Brian Head','Fox Park'],
       [3158,3000,2762]]
df2 = pd.DataFrame( map(list, zip(*lst)),
                    columns = ['city','altitude'] )

3)最简单的方法可能只是在创建数据框后指定顺序(感谢@EdChum来捕获原始帖子中的错误):

df3 = df[['city','altitude']]

测试所有三个结果是否相同:

In [149]: all(df1==df2)
Out[149]: True

In [150]: all(df1==df3)
Out[150]: True