Pandas Python：在每行中追加列名

有没有办法在数据帧行中追加列名

输入：

cv  cv  mg  mg
5g  5g  0% zinsenzin

输出：

cv  cv  col_name    mg    mg      col_name
5g  5g  cv          0% zinsenzin   mg

我试过了，但没用

list_col = list(df)
for i in list_col:
    if i != i.shift(1)
    df['new_col'] = i

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我被困在这里，找不到任何解决方案。

在pandas中，使用重复的列名称并不容易，但可能：

c = 'cv cv mg mg sa sa ta ta at at ad ad an av av ar ar ai ai ca ca ch ch ks ks ct ct ce ce cw cw dt dt fr fr fs fs fm fm it it lg lg mk mk md md mt mt ob ob ph ph pb pb rt rt sz sz tg tg tt tt vv vv yq yq fr fr ms ms lp lp ts ts mv mv'.split()

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真实数据中存在重复的列名？@jezrael是真实数据中存在重复的列。是否存在所有重复的列名？@jezrael，是，是否存在所有重复的列名感谢您的解决方法。出于好奇，这里的c是什么？如何在我的数据帧中定义它？是的，它们位于两个同名列的集合中。如果我的列数超过这些列，该怎么办？出现以下错误：AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'stop'，我有唯一的列集合，直接从文件读取：[cv-cv-mg-sa-ta-ta-at-ad-and-av-ar-ar-ai-ca-ch-ks-ct-ce-cw-dt-fr-fr-fs-fm-it-lg-lg-mk-md-mt-ob-ph-pb-rt-sz-sz-tg-tg-tt-vv-vv-yq-fr-fr-ms-lp-ts-mv]

df = pd.DataFrame([range(77)], columns=c)
print (df)
   cv  cv  mg  mg  sa  sa  ta  ta  at  at  ...  fr  fr  ms  ms  lp  lp  ts  \
0   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  ...  67  68  69  70  71  72  73   

   ts  mv  mv  
0  74  75  76  

[1 rows x 77 columns]

df = pd.concat([v.assign(new_col=k) for k, v in df.groupby(axis=1,level=0,sort=False)],axis=1)
print (df)
   cv  cv new_col  mg  mg new_col  sa  sa new_col  ta  ... new_col  lp  lp  \
0   0   1      cv   2   3      mg   4   5      sa   6  ...      ms  71  72   

  new_col  ts  ts new_col  mv  mv new_col  
0      lp  73  74      ts  75  76      mv  

[1 rows x 115 columns]