熟讀 Python 基本資料結構，但實際應用時卻大腦短路，無法解決問題？
熟悉 pandas ，但遇到沒有內建的方法，就不知所措？
如果你有這種情況，那麼你缺少的是解決問題的思路。
經常向我提問的同學應該知道，我一般不會直接給出程式碼，而是給你提供思路。本系列主打思路，基於同一思路，給出多種不同的解決方案，讓你舉一反三解決問題。
問題有位小夥伴提了一個簡單的問題，資料如下：
我希望把列"key1,2,3"調整到表頭的最左邊，其他的列順序我不關心別讓我把所有列名寫出來，因為我有些表可能有幾十上百的列前提我們需要知道一些前提知識。
pandas 中怎麼指定列順序？非常簡單：
往 df[] 中指定多個列名的 list 即可顯然，提問者就是不希望手工輸入所有的列表pandas 中怎麼獲取表的所有列名：
df.columns 即可。如果希望得到列表，只需要 list(df.columns) 即可如何拼接 Python 中的2個列表：
理解這兩點後，現在的問題其實不是什麼 pandas 或 啥表頭的順序問題，而是一個列表構造問題：
行4：是解決問題的關鍵接下來，基於這些前提條件和思路，看看能做出多少種解法
解法1這是最直接的方式：
行4-7：遍歷所有列，把非目標列名去掉即可如果你不熟悉推導式，也可以用 for in 遍歷
"我不懂啥推導式呀，遍歷也用得不熟悉，有沒有不用遍歷的方式？"
解法2"Python 不是一直聲稱語法簡單嗎，為什麼不可以把 2 個列表相減，就得到剩餘列名？"
這想法還挺有道理的，為什麼不呢？
因為列表中的元素是可以重複的，如果 2 個列表能相減，他就要考慮有重複元素與沒有重複元素的歧義。
因此，列表是不能相減，但是 Python 中的確有一種東西與列表相似，但他裡面的元素不能重複—— set(集)
由此我們可以得到第二種解法：
行4：用 set 函式得到 set 結構，即可相減。為什麼需要在外面再套一個 list 呢？因為下一步我們需要使用 "列表相加" 的騷操作細心的你可能注意到，出來的結果中，其他列的順序與解法1不一樣！
因為 set 是不關心元素順序的，2 個 set 相減後，順序變化了
"有沒有不同遍歷，有可以保留其他列的原始前後順序的？"
解法3前面的解法，本質上都在做去重工作。pandas 中不也有去重功能嗎，我們也可以用上。
行4：pd.Series 中傳入有重複元素的列表，就能返回一個 Series。使用他的去重方法即可完成"有問題啊，new_cols 是列表？，不應該是一個 Series 嗎？為什麼 df[一個Series] 也能改變列順序？"
實際上，df[] 裡面可以接受大多數序列，比如 set 或 numpy 的陣列等等，唯獨元組不行。
這涉及到多層索引的東西，超綱了，可參考 pandas 專欄第3節內容：
思考上面 3 種解法都很好解決了問題，並且解法1和3還能保證其他列的順序不變。
但是，如果目標列 key1,2,3 可能會出現缺失，比如某個表只有 key1 和 key2，那麼今天的 3 種方法都不能執行。
不妨用今天教你的思路，想想怎麼解決這個難題