重新排列pandas DataFrame的列，使具有最高总数的列排在第一位。

Question

I have this DataFrame:

df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4]
                       ,'c2':[2,4,5,6]
                       ,'c3':[5,7,9,10]
                       ,'c4':[-1,3,1,0]
                       ,'c5':[100,1000,1,2]})
df

    c1  c2  c3  c4  c5
0   1   2   5   -1  100
1   2   4   7   3   1000
2   3   5   9   1   1
3   4   6   10  0   2

我不知道如何快速地对列进行排序，使得总和最高的c5列排在第一位，其次是c3、c2、c1和c4：

    c1  c2  c3  c4  c5
0   1   2   5   -1  100
1   2   4   7   3   1000
2   3   5   9   1   1
3   4   6   10  0   2

那么有没有一条命令可以生成以下结果（而不是硬编码列名）？

df[['c5', 'c3', 'c2', 'c1' , 'c4']]

    c5  c3  c2  c1  c4
0   100     5   2   1   -1
1   1000    7   4   2   3
2   1   9   5   3   1
3   2   10  6   4   0

- whytheq

Answer 1

抱歉这个问题有点简单 - 比我想象的要容易：

df[df.sum().sort_values(ascending = False).index]

- whytheq

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你可以删除“list”：df[df.sum().sort_values(ascending=0).index] - MaxU - stand with Ukraine