剔除以"Unnamed"开头的元素

你可以使用Pandas的filter函数来剔除以"Unnamed"开头的元素。这是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['序号', '流程', 'Unnamed: 2', '项目', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', '作业细节',
       '责任单位', '责任人', '使用工具', '负责人确认', '确认方式', '下工序确认', '确认方式.1'])

# 使用filter函数剔除以"Unnamed"开头的列
df = df.filter(regex='^(?!Unnamed)')

# 打印更新后的列
print(df.columns)

这段代码会剔除所有以"Unnamed"开头的列。正则表达式 ^(?!Unnamed) 是一个否定前瞻断言，它的作用是匹配不以 “Unnamed” 开头的字符串。这里是它的具体解释：

正则表达式 ^(?!Unnamed) 是一个否定前瞻断言，它的作用是匹配不以 "Unnamed" 开头的字符串。这里是它的具体解释：

• ^ 表示字符串的开始。
• (?!...) 是一个否定前瞻断言，它表示只有后面不满足 ... 的条件时才进行匹配。
• Unnamed 就是我们要匹配的字符串。

所以，^(?!Unnamed) 可以匹配所有不以 "Unnamed" 开头的字符串。

至于使用 drop 函数来剔除以 "Unnamed" 开头的列，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['序号', '流程', 'Unnamed: 2', '项目', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', '作业细节',
       '责任单位', '责任人', '使用工具', '负责人确认', '确认方式', '下工序确认', '确认方式.1'])

# 找出所有以"Unnamed"开头的列
cols_to_drop = [col for col in df.columns if col.startswith('Unnamed')]

# 使用drop函数剔除这些列
df = df.drop(cols_to_drop, axis=1)

# 打印更新后的列
print(df.columns)

这段代码会找出所有以 "Unnamed" 开头的列，并使用 drop 函数将它们从 DataFrame 中剔除。希望这个信息对你有所帮助！