python - 根据列条件从单个 DataFrame 创建多个 DataFrame

Question

pandas 和 python 的新手，所以提前谢谢你。我有一张桌子

# Create DataFrame
data = [{'analyte': 'sample1'},
        {'analyte': 'bacon', 'CAS1': 1},
        {'analyte': 'eggs', 'CAS1': 2},
        {'analyte': 'money', 'CAS1': 3, 'CAS2': 1, 'Value2': 1.11},
        {'analyte': 'shoe', 'CAS1': 4},
        {'analyte': 'boy', 'CAS1': 5},
        {'analyte': 'girl', 'CAS1': 6},
        {'analyte': 'onion', 'CAS1': 7, 'CAS2': 4, 'Value2': 6.53},
        {'analyte': 'sample2'},
        {'analyte': 'bacon', 'CAS1': 1},
        {'analyte': 'eggs', 'CAS1': 2, 'CAS2': 1, 'Value2': 7.88},
        {'analyte': 'money', 'CAS1': 3},
        {'analyte': 'shoe', 'CAS1': 4, 'CAS2': 3, 'Value2': 15.5},
        {'analyte': 'boy', 'CAS1': 5},
        {'analyte': 'girl', 'CAS1': 6},
        {'analyte': 'onion', 'CAS1': 7}]
df = pd.DataFrame(data)

在将 Pandas DataFrame 写入 MySQL 数据库表之前，我需要将 df 拆分为单独的表，然后将每个表写入 Mysql

如何按列拆分 df，有些人认为，如果列名包含字符串“cas1”，则拆分 df

for col in df.columns:
    if "cas1" in col:
       dfCas1 = df.split
       #add uniq index to indetify to which row belongs to
    if "cas2" in col:
       dfCas2 = df.split
       #add uniq index to indetify to which row belongs to
    if {"analyte","id" .etc } in col: # main table
       dfMain = df.split

dfMain.to_sql("Main", dbConnection, if_exists='fail')
dfCas1.to_sql("cas1", dbConnection, if_exists='fail')
dfCas2.to_sql("cas2", dbConnection, if_exists='fail')

预期的

标签： pythonmysqlpandasdataframe

Answer 1

我不是 100% 确定这是否是您的意思，但是：

dfCas1 = df[df.col.str.contains('cas1')]
dfCas2 = df[df.col.str.contains('cas2')]
dfMain = df[~((df.col.str.contains('cas2')) & df.col.str.contains('cas1'))]

~ 符号否定选择并表示列不包含 cas1 和 cas2 的所有行。我希望这是有道理的。