使用查找值列表对数据框进行排序并返回其他列的行值的时间序列

【问题标题】：use a list of lookup values to sort dataframe and return a timeseries of row values of other columns使用查找值列表对数据框进行排序并返回其他列的行值的时间序列
【发布时间】：2021-11-22 15:59:48
【问题描述】：

我想使用查找表（字符串列表）来搜索数据框列（名称）并返回其他列的行值的时间序列。查找字符串列表不会与名称列中的字符串完全匹配，但会包含相似的字符串（以？开头）。

lookup=["AB","AC","AX"]

DF = name  year  mean  upper  lower
     AB2    2020   4     7      1
     AB_7   2021   5     9      2
     AC1    2022   3     9      2
     AX     2019   4     9      2

AB.csv

2020  4  7 1
2021  5  9 2

AC.csv

2022 3  9  3

AX.csv

2019 4 9 2

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe sorting export-to-csv

【解决方案1】：

您可以将 Pandas filter 和 regex 参数与 rf'^{selector}' 一起使用。对于每个循环，此正则表达式将仅保留模式与索引列 (set_index('name')) 中字符串开头的 selector 匹配的行 (axis=0)。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df)

lookup=["AB","AC","AX"]

df = df.set_index('name')
for selector in lookup:
    filtered_df = df.filter(regex=rf'^{selector}', axis=0)
    filtered_df.to_csv(f'{selector}.csv', index=False)

AB.csv

year,mean,upper,lower
2020,4,7,1
2021,5,9,2

AC.csv

year,mean,upper,lower
2022,3,9,2

AX.csv

year,mean,upper,lower
2019,4,9,2

【讨论】：