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调整pandas数据框中列的顺序以及添加新列是数据分析中常用的操作，下面是具体实现步骤。

调整数据框中列的顺序

pandas中可以使用reindex()方法调整数据框的列顺序。

代码示例

import pandas as pd

# 构造数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 打印原始数据框
print(df)

# 调整数据框列的顺序
df = df.reindex(columns=['B', 'C', 'A'])

# 打印调整后的数据框
print(df)

运行结果

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   B  C  A
0  4  7  1
1  5  8  2
2  6  9  3

添加新列

pandas中可以使用assign()方法添加一个或多个新列到数据框中。

代码示例

import pandas as pd

# 构造数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 打印原始数据框
print(df)

# 添加新列
df = df.assign(D=[10, 11, 12], E=[13, 14, 15])

# 打印添加新列后的数据框
print(df)

运行结果

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   A  B  C   D   E
0  1  4  7  10  13
1  2  5  8  11  14
2  3  6  9  12  15

以上是使用pandas调整列的顺序以及添加列的实现的完整攻略。