遍歷包含相同 substring 的 dataframe 的多列

Question

考慮以下數據框：

指數	富	字符串 A	酒吧	字符串 B
第一的	15	楠	0	3
第二	0	2	25	楠

我有以下邏輯，允許我遍歷數據框的單列並訪問特定單元格並更改其值。 如果名稱為String A的列中單元格的值不是NaN ，則該列之前的單元格的值應更改為NaN

for idx, val in enumerate(df['String A']):
        if not math.isnan(val) :
            df.iloc[: , df.columns.get_loc('String A')-1].iloc[idx] = np.nan

有沒有一種方法可以概括循環，以便我可以遍歷包含 substring String的所有列，以便循環適用於String A和String B列（或包含此子字符串的任何列）。

該表應如下所示：

指數	富	字符串 A	酒吧	字符串 B
第一的	15	楠	楠	3
第二	楠	2	25	楠

編輯：為問題添加了更多詳細信息

Answer 1

您可以對列進行子集化並使用apply進行迭代：

relevant = df.columns.str.contains('String')
df.loc[:, relevant] = df.loc[:, relevant].apply(...)

Answer 2

為了保持使用原始 for 循環，您可以執行以下操作：

for idx, val in enumerate(df): 
    if 'String' in val: 
        print(val)

Answer 3

嘗試：

for idx in [i for i, c in enumerate(df.columns) if c.startswith("String")]:
    df.iloc[:, idx-1] = df.iloc[:, idx-1].where(df.iloc[:,idx].isnull())

>>> df
         foo  String A   bar  String B
Index                                 
First   15.0       NaN   NaN       3.0
Second   NaN       2.0  25.0       NaN