在Python中，使用Pandas库来读取和处理数据是非常常见的。当我们需要对DataFrame中的列进行重新排列时，可以使用Pandas提供的一些方法来完成该任务。
首先，我们需要创建一个Pandas DataFrame实例，作为示例数据。下面是一些示例代码，用于创建一个具有10行和5列的DataFrame对象：
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个包含随机值的DataFrame实例
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
DataFrame实例df由10行和5列组成。下一步是如何按照我们所需的顺序改变列的排列。以下是两种常见的方法：
方法一：使用列索引进行列重排
列索引可以帮助我们快速地访问和更改数据。可以使用列表和选择符号[]来访问具有特定列索引的列。对于我们的示例DataFrame，要使用以下代码来将’A’列和’E’列的位置进行交换：
# 将'A'列和'E'列的位置进行交换
df = df[['E', 'B', 'C', 'D', 'A']]
输出结果为：
E B C D A
0 0.814356 0.521748 0.584235 0.608049 0.666871
1 0.762296 0.465370 0.124372 0.283207 0.317007
2 0.007649 0.970768 0.813191 0.071190 0.542972
3 0.491264 0.578166 0.247336 0.931187 0.828559
4 0.353057 0.821225 0.121860 0.234449 0.269549
5 0.889201 0.160271 0.896897 0.435901 0.771908
6 0.252032 0.835019 0.647859 0.343142 0.055337
7 0.472286 0.766703 0.656659 0.161740 0.151736
8 0.546672 0.352822 0.193686 0.917986 0.677661
9 0.683344 0.476764 0.773124 0.029048 0.236444
方法二：使用reindex函数进行列重排
在Pandas中，有一个名为reindex()的函数，可以帮助我们重新排序DataFrame的索引或列。如果我们要按照特定的顺序重排列，只需为reindex()函数传递一个包含新列顺序的列表，它将返回一个新的DataFrame对象，其中包含已按指定顺序排序的列。
以下是示例代码：
# 重新索引（重排列）DataFrame，并设置新的列顺序
df = df.reindex(columns=['D', 'B', 'C', 'A', 'E'])
输出结果为：
D B C A E
0 0.608049 0.521748 0.584235 0.666871 0.814356
1 0.283207 0.465370 0.124372 0.317007 0.762296
2 0.071190 0.970768 0.813191 0.542972 0.007649
3 0.931187 0.578166 0.247336 0.828559 0.491264
4 0.234449 0.821225 0.121860 0.269549 0.353057
5 0.435901 0.160271 0.896897 0.771908 0.889201
6 0.343142 0.835019 0.647859 0.055337 0.252032
7 0.161740 0.766703 0.656659 0.151736 0.472286
8 0.917986 0.352822 0.193686 0.677661 0.546672
9 0.029048 0.476764 0.773124 0.236444 0.683344
注意：在使用reindex()函数时，如果有任何列在原始DataFrame中不存在，那么它们将在新DataFrame中被添加为NaN值。
以上就是Python中如何改变Pandas DataFrame列的顺序的完整攻略，包括两种常见的重排列方法和输出结果。