打开csv文件，删除名称中包含单词的列，保存在新的csv文件Python中

我有一个csv文件。在该文件中，有许多列的名称为：

值\编号、物种\名称、颜色\名称、未命名：1等

如何使用pandas实现python脚本：打开csv文件，搜索包含unnamed一词的列，然后删除它们，并将清理后的csv保存为具有更新名称的新csv

以下是脚本：

import os, glob
import pandas as pd



path= "/home/CaptainSnake/Desktop/Test_class/class_data"

all_files = glob.glob(os.path.join(path, "Classification_testData_*.csv"))
df_from_each_file = (pd.read_csv(f, sep=',') for f in all_files)
df_merged   = pd.concat(df_from_each_file, ignore_index=False, sort=False)
df_merged.columns

df_merged.columns.str.match('Unnamed')
df_merged.loc[:, ~df_merged.columns.str.match('Unnamed')]
df_merged.to_csv( "Classification_testData_cleaned.csv")

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特别是，此脚本将所有csv与特定名称合并…然后它将从unnamed:etc中清除新csv。

这将删除所有以“unnamed”开头的列：

filtered_cols = [i for i in df.columns if not i.startswith("Unnamed")]
df[filtered_cols].to_csv('filename.csv')

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请提供输入csv的示例以及所需的输出。另外，请添加您为解决此问题所做的任何尝试。@Rishin抱歉..我更新了问题…然后错误地删除了：（亲爱的@Rishin非常温和，回答很好。还有一点疑问。如果我想删除两种类型？那么未命名和没有名称的列？我该怎么做？@TforV使用此筛选的\u cols=[i代表df.columns中的i，如果不是i.startswith（“未命名”）和len（i）>0]。这也将删除空列名