我有一个来自半结构化csv的具有多个输入的数据，我正试图使用一组列(超过500行(中的一个(第一个(值作为包含类似标题(另外500行(的其他列集的标题
看完之后，我得到了类似的东西
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)})
包含值的标头以一个最多3位数字_#到_###结束(精确地说，超过500(。带有值描述的标题以文本结尾：_View
我创建了两个dfs，一个包含表达式_View ，另一个不包含表达式
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更改包含这些值的df_values的头。
我可以手动完成，但我有一个巨大的df，有不同的前缀和后缀，但总是使用_View作为最接近包含值的列的描述。
因此，如果这个规则不适用(Ticket、D、E等(，我会得到带有新标题和列的df_dont。
由于这是我的第一个问题，我很乐意得到反馈，关于清晰、解释或任何其他积极的评论都是受欢迎的。
我还不完全清楚你想要实现什么，所以这可能会被取消：
view_cols = {col for col in df.columns if col.endswith("_View")}
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