Python 如何使用melt将多个列名作为val_变量传递？

我有一个大数据框（367行×342列），其中多个列的名称中有相同的前缀。我正在努力使我们的代码更易于使用

当前代码：

                   value_vars = "'Intensity 01_1',
 'Intensity 01_2',
 'Intensity 01_3',
 'Intensity 03_1',
 'Intensity 03_2',
 'Intensity 03_3',
 'Intensity 04_1',
 'Intensity 04_2',
 'Intensity 04_3',
 'Intensity 05_1',
 'Intensity 05_2',
 'Intensity 05_3',
 'Intensity 06_1',
 'Intensity 06_2',
 'Intensity 06_3',,
                    var_name="SampleMeas", value_name="SpecInt"
                               )

这是我试图使用的，但我得到一个错误“TypeError:unhabable type:'list'”

---

我曾尝试将valvarlist放入[]，但我得到了相同的错误。当我选中类型（valvarlist）时，我会得到一个tuble，它应该可以与melt一起使用。

使用

或

为链条件创建列名称列表：

alvarlist = [col for col in protstack if 
                      ('Intensity' in col) or ('iBAQ' in col) or ('intensity' in col)]

对于正则表达式或测试值，或与列名称一起使用

|

：

alvarlist = df.columns[df.columns.str.contains('Intensity|iBAQ|intensity')]

样本：

df = pd.DataFrame(1, columns=['Intensity1','iBAQ1','intensity4','intensity','ss'],
                   index=[0,1])
print (df)
   Intensity1  iBAQ1  intensity4  intensity  ss
0           1      1           1          1   1
1           1      1           1          1   1

protstack = df.columns
alvarlist = [col for col in protstack if 
                      ('Intensity' in col) or ('iBAQ' in col) or ('intensity' in col)]
print (alvarlist)
['Intensity1', 'iBAQ1', 'intensity4', 'intensity']

alvarlist = df.columns[df.columns.str.contains('Intensity|iBAQ|intensity')]
print (alvarlist)
Index(['Intensity1', 'iBAQ1', 'intensity4', 'intensity'], dtype='object')

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非常感谢你。这工作非常完美，而且非常干净。

df = pd.DataFrame(1, columns=['Intensity1','iBAQ1','intensity4','intensity','ss'],
                   index=[0,1])
print (df)
   Intensity1  iBAQ1  intensity4  intensity  ss
0           1      1           1          1   1
1           1      1           1          1   1

protstack = df.columns
alvarlist = [col for col in protstack if 
                      ('Intensity' in col) or ('iBAQ' in col) or ('intensity' in col)]
print (alvarlist)
['Intensity1', 'iBAQ1', 'intensity4', 'intensity']

alvarlist = df.columns[df.columns.str.contains('Intensity|iBAQ|intensity')]
print (alvarlist)
Index(['Intensity1', 'iBAQ1', 'intensity4', 'intensity'], dtype='object')