循环通过 Pandas Dataframe 并根据同一列名称拆分为多个数据帧

Question

主文件示例：

d = pd.read_excel(path, header = 1,sheet_name='Master File example')
dct={}
for i in d.filter(like= "Customer"):
   dct[f'df {i}'] = d.loc[:,i:'TAMBA']
print(dct)

Objective：想从Customer到Customer-1切片dataframe，并创建多个dataframe进行比较。 因此，如果 Customer.1 中存在的任何 col 缺失 Customer 可以为 customer.1 创建相同的 col，并且比较将持续到最后一个客户。

当我们读取具有相同列名的 excel 文件时，它将第二个视为 Customer.1、Customer.2 等等。

结果：仅显示一位客户

Answer 1

# mocking data
df = pd.DataFrame(np.arange(5*6).reshape(5,6), columns=['customer',*'ab']*2)

# grouping horizontally
grouper = df.columns.str.match('.*customer.*', case=False).cumsum()
groups = {f'Frame {i}: {gr.columns[0]}': gr for i, gr in df.groupby(grouper, axis=1)}

for k, v in groups.items():
    print(f'Name: {k}')
    print(v, '\n')

Output：

Name: Frame 1: customer
   customer   a   b
0         0   1   2
1         6   7   8
2        12  13  14
3        18  19  20
4        24  25  26 

Name: Frame 2: customer
   customer   a   b
0         3   4   5
1         9  10  11
2        15  16  17
3        21  22  23
4        27  28  29