基于电话号码起始字符匹配字典拆分并保存多DataFrame

步骤说明 #

1. 修正字典的引号格式（原字典使用中文引号会导致Python语法报错，需替换为英文引号）
2. 从电话号码列提取前三位作为区号
3. 反转区号-州名字典，实现通过区号快速匹配对应州名
4. 循环匹配并导出对应州的联系人列表

完整代码 #

import pandas as pd

# 修正后的区号字典（替换中文引号为英文引号）
area_codes = {
    "New Hampshire": ["602"],
    "Vermont": ["803"]
}

# 创建示例DataFrame
data = {
    "name": ["Bob", "Joe"],
    "job title": ["doctor", "pharmacist"],
    "phone number": ["602-123-4567", "803-123-4567"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取电话号码的前三位作为区号
df["area_code"] = df["phone number"].str[:3]

# 反转字典，得到{区号: 州名}的映射
code_to_state = {code: state for state, codes in area_codes.items() for code in codes}

# 循环匹配并导出CSV
for code, state in code_to_state.items():
    # 筛选对应区号的行，删除临时生成的area_code列
    state_df = df[df["area_code"] == code].drop(columns=["area_code"])
    # 保存为指定格式的CSV文件，index=False避免导出索引列
    state_df.to_csv(f"{state} contact list.csv", index=False)

代码解释 #

• 修正字典引号：Python仅支持英文引号作为字符串边界，原字典的中文引号会触发语法错误，必须替换。
• 提取区号：利用str[:3]直接截取电话号码列的前3个字符，生成用于匹配的临时列area_code。
• 反转字典：将原字典的“州名→区号列表”结构转换为“区号→州名”，简化后续匹配逻辑，避免嵌套循环。
• 筛选导出：遍历每个区号，筛选出对应行后清理临时列，最终按要求命名并导出CSV文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者datagolfer