如何在python中融合多个填充了日期的列？

我有这张桌子：

a   b   c   d    e    f   2019-08-06   2019-08-07   2019-08-08   g    h    i
1   2   3   4    5    6        7           8           9        10    11   12

因为我有34列日期，所以我想把日期列合并成一列。因此，在我的表格中将有如下列：

date          value
2019-08-06     7
2019-08-07     8
2019-08-08     9

我试过的是：

a = df.columns.str.match("\d{2}-\d{2}-\d{2}")
cols = df.columns[a]
df.melt(id_vars = df.columns.difference(cols), var_name = "date", value_name = 'value')

但它不起作用，我在定义“cols”时出错了，它说：

Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values

当我打印[a]时，我得到：

Index([False, False, False, False, False, False, False, False, False, False,
         nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,
         nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,
         nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,
         nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,
         nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,   nan,
         nan,   nan, False, False, False, False, False, False, False, False],
      dtype='object')

我怎样才能解决这个问题

---

谢谢。

您的日期是4位数字，然后是2位，然后是2位，而不是2-2-2位-就像您的regexIt看起来更像是日期实际上是

datetime

类型。所以

str.match

返回

nan

not

False

。啊，我明白了，那么我应该如何更改我的脚本？

id\u vars=[col for coll in df.columns if isinstance（col，str）]

？它可以工作！谢谢