Python Concat多列，不同日期

我有一个dataframe，包含多个列date和value。我想用一列日期和每列值来表示数据帧。我尝试了这段代码，但不是最好的，因为它是静态的，我不能在代码中使用name列

fichier_maitreVL = "P:/GESTION_RPSE/GES - Gestion Epargne Salariale//01_OUTILS_ET_PROCESS/Validation 
VL/S2G/Archivage/Pending-Files CSV/Histo.csv"

df = pd.read_csv(fichier_maitreVL)
del df['Unnamed: 0']
df_Historique = df

new_df = pd.concat([df[['Date_L1281', 'L1281']].rename(columns={'Date_L1281': 'date'}), 
df[['Date_L1319', 'L1319']].rename(columns={'Date_L1319': 'date'}), df[['Date_J3S', 
'J3S']].rename(columns={'Date_J3S': 'date'}),df[['Date_L1315', 'L1315']].rename(columns= 
{'Date_L1315': 'date'}),df[['Date_E200122', 'E200122']].rename(columns={'Date_E200122': 
'date'}),df[['Date_L1266', 'L1266']].rename(columns={'Date_L1266': 'date'}),df[['Date_L1270', 
'L1270']].rename(columns={'Date_L1270': 'date'}),df[['Date_L1315', 'L1315']].rename(columns= 
{'Date_L1315': 'date'}),df[['Date_L1318', 'L1318']].rename(columns={'Date_L1318': 
'date'}),df[['Date_L22145S', 'L22145S']].rename(columns={'Date_L22145S': 'date'}),df[['Date_L1321S', 
'L1321S']].rename(columns={'Date_L1321S': 'date'}),df[['Date_PF52245', 'PF52245']].rename(columns= 
{'Date_PF52245': 'date'})],sort=True)

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我想输入所有列L1281、L1319等的值。。所有日期只需一列。

您可以尝试以下内容：

df.set_index('Date_L1281', inplace=True)
df.drop(list(df.filter(regex = 'Date')), axis = 1, inplace = True)

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对于我的输出，我只需要所有列的值和一个列的日期以及所有日期。

date\u J3S=['2018-12-24'，'2018-12-27'，'2018-12-28'，'2018-12-31'，'2019-01-02'，'2019-01- 03', '2019-01-04', '2019-01-07', '2019-01-08', '2019-01-09', '2019-01-10', '2019 -01-11', '2019-01-14', '2019-01-15', '2019-01-16', '2019-01-17', '2019-01-18', ' 2019-01-21', '2019-01-22', '2019-01-23', '2019-01-24', '2019-01-25', '2019-01-28 ', '2019-01-29', '2019-01-30', '2019-01-31', '2019-02-01', '2019-02-04', '2019-0 2-05', '2019-02-06', '2019-02-07', '2019-02-08', '2019-02-11', '2019-02-12', '20 19-02-13', '2019-02-14', '2019-02-15', '2019-02-18', '2019-02-19', '2019-02-20', '2019-02-21', '2019-02-22', '2019-02-25', '2019-02-26', '2019-02-27', '2019-02- 28', '2019-03-01', '2019-03-04', '2019-03-05', '2019-03-06', '2019-03-07', '2019 -03-08', '2019-03-11', '2019-03-12', '2019-03-13', '2019-03-14', '2019-03-15', ' 2019-03-18', '2019-03-19', '2019-03-20', '2019-03-21', '2019-03-22', '2019-03-25 ', '2019-03-26', '2019-03-27', '2019-03-28', '2019-03-29', '2019-04-01', '2019-0 4-02', '2019-04-03', '2019-04-04', '2019-04-05', '2019-04-08', '2019-04-09', '20 19-04-10', '2019-04-11', '2019-04-12', '2019-04-15', '2019-04-16', '2019-04-17', '2019-04-18', '2019-04-23', '2019-04-24', '2019-04-25', '2019-04-26', '2019-04- 29', '2019-04-30', '2019-05-02', '2019-05-03', '2019-05-06', '2019-05-07', '2019 -05-08', '2019-05-09', '2019-05-10', '2019-05-13', '2019-05-14', '2019-05-15', ' 2019-05-16', '2019-05-17', '2019-05-20', '2019-05-21', '2019-05-22', '2019-05-23 ', '2019-05-24', '2019-05-27', '2019-05-28', '2019-05-29', '2019-05-30', '2019-0 5-31', '2019-06-03', '2019-06-04', '2019-06-05', '2019-06-06', '2019-06-07', '20 19-06-10', '2019-06-11', '2019-06-12', '2019-06-13', '2019-06-14', '2019-06-17', '2019-06-18', '2019-06-19', '2019-06-20', '2019-06-21', '2019-06-24', '2019-06- 25', '2019-06-26', '2019-06-27', '2019-06-28', '2019-07-01', '2019-07-02', '2019 -07-03', '2019-07-04', '2019-07-05', '2019-07-08', '2019-07-09', '2019-07-10', ' 2019-07-11', '2019-07-12', '2019-07-15', '2019-07-16', '2019-07-17', '2019-07-18 ', '2019-07-19', '2019-07-22', '2019-07-23', '2019-07-24', '2019-07-25', '2019-0 7-26', '2019-07-29', '2019-07-30', '2019-07-31', '2019-08-01', '2019-08-02', '20 19-08-05', '2019-08-06', '2019-08-07', '2019-08-08', '2019-08-09', '2019-08-12', '2019-08-13', '2019-08-14', '2019-08-15', '2019-08-16', '2019-08-19', '2019-08- 20', '2019-08-21', '2019-08-22', '2019-08-23', '2019-08-26', '2019-08-27', '2019 -08-28', '2019-08-29', '2019-08-30', '2019-09-02', '2019-09-03', '2019-09-04', ' 2019-09-05', '2019-09-06', '2019-09-09', '2019-09-10', '2019-09-11', '2019-09-12 ', '2019-09-13', '2019-09-16', '2019-09-17', '2019-09-18', '2019-09-19', '2019-0 9-20', '2019-09-23', '2019-09-24', '2019-09-25', '2019-09-26', '2019-09-27', '20 19-09-30', '2019-10-01', '2019-10-02', '2019-10-03', '2019-10-04', '2019-10-07', '2019-10-08', '2019-10-09', '2019-10-10', '2019-10-11', '2019-10-14', '2019-10- 15', '2019-10-16', '2019-10-17', '2019-10-18', '2019-10-21', '2019-10-22', '2019 -10-23', '2019-10-24', '2019-10-25', '2019-10-28', '2019-10-29', '2019-10-30', ' 2019-10-31', '2019-11-01', '2019-11-04', '2019-11-05', '2019-11-06', '2019-11-07 ', '2019-11-08', '2019-11-11', '2019-11-12', '2019-11-13', '2019-11-14', '2019-1 1-15', '2019-11-18', '2019-11-19', '2019-11-20', '2019-11-21', '2019-11-22', '20 19-11-25', '2019-11-26', '2019-11-27', '2019-11-28', '2019-11-29', '2019-12-02', '2019-12-03', '2019-12-04', '2019-12-05', '2019-12-06', '2019-12-09', '2019-12- 10'，2019-12-11'，2019-12-12'，2019-12-13']

值_J3S=[1005.13851005.11061005.10181005.07371005.05491005.04491005.0351,10 05.0082, 1004.9979, 1004.988, 1004.9779, 1004.9699, 1004.9396, 1004.93, 1004.920 7, 1004.9107, 1004.9013, 1004.8697, 1004.8603, 1004.8509, 1004.8414, 1004.8322, 1004.8004, 1004.7909, 1004.7816, 1004.7724, 1004.7624, 1004.7297, 1004.7203, 100 4.7102, 1004.7008, 1004.6912, 1004.6591, 1004.6495, 1004.6397, 1004.6295, 1004.6 196, 1004.5912, 1004.5808, 1004.5713, 1004.5618, 1004.5521, 1004.5246, 1004.5161 , 1004.5060000000001, 1004.4968, 1004.4877, 1004.46, 1004.4505, 1004.4412, 1004. 432, 1004.4228, 1004.3932, 1004.3838, 1004.3746, 1004.3648, 1004.3580000000001, 1004.3316, 1004.3214, 1004.3141, 1004.3047, 1004.2947, 1004.2660000000001, 1004. 2566, 1004.2477, 1004.2387, 1004.23, 1004.2037, 1004.1946, 1004.1905, 1004.1817, 1004.1732, 1004.1472, 1004.1375, 1004.1284, 1004.1184, 1004.1089999999999, 1004 .082, 1004.0727, 1004.0629, 1004.0544, 1004.0079, 1003.9991, 1003.9897, 1003.980 3, 1003.9533, 1003.9446, 1003.9266, 1003.9178, 1003.8897, 1003.8805, 1003.872, 1 003.8629, 1003.8539999999999, 1003.826, 1003.817, 1003.8077, 1003.7976, 1003.788 9, 1003.7628, 1003.7525, 1003.7425, 1003.7323, 1003.7224, 1003.6974, 1003.6884, 1003.6787, 1003.6701, 1003.6607, 1003.6359, 1003.6265, 1003.6178, 1003.6086, 100 3.5989, 1003.5824, 1003.5716, 1003.5625, 1003.5533, 1003.5436, 1003.5158, 1003.5 059, 1003.4968, 1003.4901, 1003.4808, 1003.4635, 1003.4542, 1003.4452, 1003.436, 1003.4272, 1003.4094, 1003.3995, 1003.3905, 1003.3813, 1003.3716, 1003.3483, 10 03.3382, 1003.3282, 1003.3183, 1003.3084, 1003.2904, 1003.2805, 1003.2712, 1003. 2618, 1003.2527, 1003.2331, 1003.2263, 1003.2175, 1003.2081, 1003.1986, 1003.178 3, 1003.1688, 1003.1597, 1003.1502, 1003.1409, 1003.1219, 1003.1127, 1003.1033, 1003.0935, 1003.084, 1003.0667, 1003.0578, 1003.0484, 1003.0397, 1003.0297, 1003 .0168, 1003.0075, 1002.9978, 1002.9886,