Pandas：如何将列中的一个值（值重复自身）用作另一列中的 header，多次使用通配符

Question

我有一个来自半结构化 csv 的多个输入的数据，我正在尝试使用一组列（超过 500 个）中的一个（第一个）值作为 header 用于包含类似标题的其他列集（另外 500 行)

读完后我得到了这样的东西

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'Service': np.arange(8),
               'Ticket': np.random.rand(8),
               'Var_1': np.random.rand(8), # values column
               'Var_1_View': 'temp temp temp temp temp temp temp temp'.split(), # header of values of column
               'Var_2': np.arange(8), 
               'Var_2_View': 'pres pres pres pres pres pres pres pres'.split(),
               'Var_3': np.arange(8) * 2,
               'Var_3_View': 'shift shift shift shift shift shift shift shift'.split(),
               'D': np.arange(8) * 5,
               'Mess_3': np.random.rand(8),
               'Mess_3_View': 'id id id id id id id id'.split(),
               'E': np.arange(8)})

包含值的标题最多以 3 位数字 _# 到 _### 结尾（准确地说是 500 以上）。 带有关于值的描述的标题以文本结尾：_View

我创建了两个 dfs，一个包含，另一个不包含表达式 _View

df_headers =df.iloc[:,df.columns.str.contains('View')] # wanted headers on columns containing values
df_values =df.iloc[:,~df.columns.str.contains('View')] # headers should be replaced here

我的想法是从 df_headers 中提取第一个值作为列表并使用 df.replace 或 df.rename，更改包含值的 df_values 上的标题。

我可以手动完成，但我有一个带有不同前缀和后缀的巨大 df，但总是使用 _View 作为包含值的最近列的描述。

结果，我将拥有带有新标题和列的 df_dont，此规则不适用（票证、D、E 等）。

自从这是我的第一个问题以来，我很高兴收到关于清晰度、解释或任何其他积极评论的反馈。

Answer 1

我并不完全清楚你想要实现什么，所以这可能会关闭：

view_cols = {col for col in df.columns if "_View" in col}
rename_dict = {
    col.replace("_View", ""): df[col].iat[0] for col in view_cols
}
new_cols = [col for col in df.columns if col not in view_cols]
df_new = df[new_cols].rename(columns=rename_dict)

结果：

   Service    Ticket      temp  pres  shift   D        id  E
0        0  0.623941  0.934402     0      0   0  0.644999  0
1        1  0.122866  0.918892     1      2   5  0.675976  1
2        2  0.472081  0.790443     2      4  10  0.825020  2
3        3  0.914086  0.849609     3      6  15  0.357074  3
4        4  0.684477  0.729126     4      8  20  0.010928  4
5        5  0.132002  0.673680     5     10  25  0.884599  5
6        6  0.841921  0.224638     6     12  30  0.197387  6
7        7  0.721800  0.412439     7     14  35  0.875199  7