TL：DR-如何基于包含特定文本的列，从现有非索引数据框中的一个或多个列创建数据框/系列？
对Python和数据分析而言相对较新，并且（这是我第一次在Stack Overflow上发布问题，但是我一直在寻找答案很长时间（并且习惯于定期编写代码），但没有成功。
我有一个从没有命名/索引列的Excel文件导入的数据框。我正在尝试从近2000个文件中成功提取数据，这些文件的数据列稍有不同（当然-为什么要使其简单...或遵循模板...或仅使用格式较差的Excel电子表格以外的其他内容）。 ..）。
原始数据帧（来自结构不良的XLS文件）看起来像这样：
0 NaN RIGHT NaN
1 Date UCVA Sph
2 2007-01-13 00:00:00 6/38 [-2.00]
3 2009-11-05 00:00:00 6/9 NaN
4 2009-11-18 00:00:00 6/12 NaN
5 2009-12-14 00:00:00 6/9 [-1.25]
6 2018-04-24 00:00:00 worn CL [-5.50]
3 4 5 6 7 8 9 \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 Cyl Axis BSCVA Pentacam remarks K1 K2 K2 back
2 [-2.75] 65 6/9 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN 6/5 Pentacam 46 43.9 -6.6
5 [-5.75] 60 6/6-1 NaN NaN NaN NaN
6 [+7.00} 170 6/7.5 NaN NaN NaN NaN
... 17 18 19 20 21 22 \
0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 ... BSCVA Pentacam remarks K1 K2 K2 back K max
2 ... 6/5 NaN NaN NaN NaN NaN
3 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 ... NaN Pentacam 44.3 43.7 -6.2 45.5
5 ... 6/4-4 NaN NaN NaN NaN NaN
6 ... 6/5 NaN NaN NaN NaN NaN
我想提取一组数据框/系列，然后可以将它们组合在一起以获得一个``整洁''的数据框，例如：
1 Date R-UCVA R-Sph
2 2007-01-13 00:00:00 6/38 [-2.00]
3 2009-11-05 00:00:00 6/9 NaN
4 2009-11-18 00:00:00 6/12 NaN
5 2009-12-14 00:00:00 6/9 [-1.25]
6 2018-04-24 00:00:00 worn CL [-5.50]
1 R-Cyl R-Axis R-BSCVA R-Penta R-K1 R-K2 R-K2 back
2 [-2.75] 65 6/9 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN 6/5 Pentacam 46 43.9 -6.6
5 [-5.75] 60 6/6-1 NaN NaN NaN NaN
6 [+7.00} 170 6/7.5 NaN NaN NaN NaN
等等。因此，我尝试编写一些代码，这些代码将通过查找单词“ Date”或“ UCVA”等拉出我定义的一系列列。然后，我计划将它们重新缝在一起带有患者标识符的数据框作为额外的列。然后循环浏览所有XLS文件，将全部文件添加到一个CSV文件中，然后我就可以做一些有用的事情（例如放入Access数据库中-是的，我知道，但是它必须易于使用并且已经安装在NHS计算机上-和统计分析）。
有什么建议么？我希望有足够的信息。
首先十分感谢。
亲切的问候
维琪
最佳答案
在这里，希望可以帮助您入门。
我准备了一个text.xlsx文件：
我可以阅读如下
path = 'text.xlsx'
df = pd.read_excel(path, header=[0,1])
# Deal with two levels of headers, here I just join them together crudely
df.columns = df.columns.map(lambda h: ' '.join(h))
# Slight hack because I messed with the column names
# I create two dataframes, one with the first column, one with the second column
df1 = df[[df.columns[0],df.columns[1]]]
df2 = df[[df.columns[0], df.columns[2]]]
# Stacking them on top of each other
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
#Merging them on the Date column
result = pd.merge(left=df1, right=df2, on=df1.columns[0])
print(result)
这给出了输出
RIGHT Sph RIGHT UCVA Unnamed: 0_level_0 Date
0 NaN 6/38 2007-01-13 00:00:00
1 NaN 6/37 2009-11-05 00:00:00
2 NaN 9/56 2009-11-18 00:00:00
0 [-2.00] NaN 2007-01-13 00:00:00
1 NaN NaN 2009-11-05 00:00:00
2 NaN NaN 2009-11-18 00:00:00
和
Unnamed: 0_level_0 Date RIGHT UCVA RIGHT Sph
0 2007-01-13 00:00:00 6/38 [-2.00]
1 2009-11-05 00:00:00 6/37 NaN
2 2009-11-18 00:00:00 9/56 NaN
一些指针：
如何合并两个标题行？请参阅this问题和答案。
如何有条件地选择熊猫列？参见例如this或this
如何合并数据框？熊猫doc中有很好的指南
关于python - 根据python/pandas数据框中单元格的文本内容选择一个(未索引)列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54654126/