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焦っている気持ちはわかりますが、
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CSVファイルをコピーしやすい状態にする、データのバリエーションについて、などより多くの情報を先に提示することによって、解決に近づくことが楽になります。
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アカウント名について、半角から始まることを仮定しました。
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```python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import re
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from io import StringIO
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# CSVファイルがないので、見えているものを手で入れました。
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a = StringIO('''A,B,C,D,E,F,G,H,I
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0,2011/3/11,19:57:54,eiden33,ちょっとイソジンかって放射能対策してくる。,,None,None,None,None
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1,2011/3/11,20:02:34,BELx2TOKYOJAPAN,外部電源が無いですが電源車で復旧だそうです。放射能漏れは無いとのことだけど柏崎原発の時も隠蔽してたので、納豆，コンブ，イソジン（ヨウ素剤）を用意していおきましょう！ヨウ素の摂取量です。甲状腺に異常のある人はヨウ素取りすぎないようにhttp://www.nuketext.or...,,None,None,None,None
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3501,2011/4/1,11:48:22,shiori_ayase,今日は、イソジン買って帰る。・・・いや、放射線対策じゃなくてね、のどが痛いんだよ、うがい薬が欲しいんだよ！！,,None,None,None,None
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3502,2011/4/2,12:05:15,,enjoy_cacao,logic_text,,陰毛がチリチリして来た気がするのも、やはり放射能の影響でしょうか。イソジントリートメントでケアしなくては…。,,None''')
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# read CSV file
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df = pd.read_csv(a)
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# possible account parts
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cols = df.columns[2:]
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# fill NaNs
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df = df.fillna('')
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# get account name with assumption, else fill with ''
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df.loc[:, cols] = df[cols].apply(lambda ss: [next(iter(re.findall('^[a-zA-Z0-9_]{2,15}', str(s))), '') or '' for s in ss], axis=1)
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# replace 'None' with ''
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df = df.replace(to_replace='None', value='')
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# replace '' for NaN to drop
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df = df.replace(to_replace='', value=np.nan)
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# record column names
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cols = df.columns
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# drop NaNs and shift to left
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df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1).fillna('')
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# use recored column names
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df.columns = cols[:len(df.columns)]
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# answer is in df
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print(df)
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見えている限り`dema_df[['A','B','C']]`で目的は果たされませんか？
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