如何提取列名的两个特定字符并将它们附加到另一个列名？

Question

我有一个包含 1000+ 列的数据集。大约 100 列包含文本：insured。对于这些列中的每一列，右侧的两列中有一列包含字符“3%”或“4%”。我需要做的是提取子字符串“3%”或“4%”并将其添加到包含单词insured 的列中，例如：insured 3%。

到目前为止，我有以下代码：

# Find all columns containing the word 'Insured'
insured_cols = [col for col in df.columns if 'Insured' in col]

# Get the index of these columns
insured_index = [df.columns.get_loc(c) for c in insured_cols if c in df]

# Get the index of the columns that I want to extract either '3%' or '4%' from
percentage_index = [x + 2 for x in insured_index]

# Get dataframe of these columns
percentage_cols = page.iloc[:,percentage_index]

下一步是从percentage_cols 中提取子字符串“3%”或“4%”，并将其添加到insured cols 的列名中。

我希望我的问题足够清楚，如果需要进一步澄清，请告诉我。

Answer 1

如果您可以粘贴数据框的部分列列表会更好。根据我的理解，我生成的虚拟列实现了您想要的解决方案

cols = "column1 insured x y jpt3%  column2 column3 insured z p jjj4%".split()
df = pd.DataFrame(np.zeros((10,len(cols))), columns=cols)

new_columns = list(df.columns)
for i, col in enumerate(df.columns):
    if "insured" in col:
        percent_text = "3%" if df.columns[i+3].find("3%")>-1 else "4%"
        new_columns[i] = col + percent_text

df.columns = new_columns
df

Answer 2

这应该可行，documentation:

    indexes = numpy.where(percentage_cols=='3%')
    for index in indexes
        insured cols.append(percentage_cols[index])
        np.delete(percentage_cols, percentage_cols[index], axis=0)