我有一个熊猫数据框为：
Date normPwr_0 normPwr_1 tempNorm_1 tempNorm_2 tempNorm_3 tempNorm_0
6/15/2019 0.89 0.94 0.83 0.88 0.92 0.82
6/16/2019 0.97 0.89 0.82 0.83 0.88 0.97
6/17/2019 0.97 0.97 0.97 0.82 0.83 2,188.18
我只想移动列的列值tempNorm。我想要的输出是：
Date normPwr_0 normPwr_1 tempNorm_2 tempNorm_3 tempNorm_1
6/15/2019 0.89 0.94 0.83 0.88 0.82
6/16/2019 0.97 0.89 0.82 0.83 0.97
6/17/2019 0.97 0.97 0.97 0.82 2,188.18
棘手的部分是各tempNorm不相同的列名称，以至于有时候我有[tempNorm_1 tempNorm_2 tempNorm_3 tempNorm_0]，有时我有[tempNorm_4 tempNorm_5 tempNorm_6 tempNorm_7 tempNorm_0]
当列中有[tempNorm_4 tempNorm_5 tempNorm_6 tempNorm_7 tempNorm_0]我想要的列时，输出数据框中将是[tempNorm_4 tempNorm_5 tempNorm_6 tempNorm_7]
基本上，我试图在列名称中移动数据框，tempNorm其中包含所有来自的值tempNorm_0都被推入下一个较高名称的列，而最高名称列被丢弃。
我不确定如何以一种干净的pythonic方式来解决这个问题。
编辑：
对于[tempNorm_4 tempNorm_5 tempNorm_6 tempNorm_7 tempNorm_0]，将from的值tempNorm_0移到tempNorm_4；将from的值tempNorm_4移到tempNorm_5等。tempNorm_7数据被丢弃，并被来自tempNorm_6
IIUC，您要roll在名称列中添加tempNorm_最后一个：
# get all the tempNorm columns
tmp_cols = np.array([col for col in df.columns if 'tempNorm' in col])
# roll and rename:
df.rename(columns={col:new_col for col, new_col in zip(tmp_cols,np.roll(tmp_cols,-1) ) },
inplace=True)
# drop the last tempNorm
df.drop(tmp_cols[-1], axis=1, inplace=True)
输出：
Date normPwr_0 normPwr_1 tempNorm_2 tempNorm_3 tempNorm_1
0 6/15/2019 0.89 0.94 0.83 0.88 0.82
1 6/16/2019 0.97 0.89 0.82 0.83 0.97
2 6/17/2019 0.97 0.97 0.97 0.82 2,188.18
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