使用lookup列表前缀匹配DataFrame列 按前缀导出对应时间序列CSV

直接使用Pandas内置的字符串前缀匹配方法即可实现需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
lookup = ["AB", "AC", "AX"]
df = pd.DataFrame({
    "name": ["AB2", "AB_7", "AC1", "AX"],
    "year": [2020, 2021, 2022, 2019],
    "mean": [4, 5, 3, 4],
    "upper": [7, 9, 9, 9],
    "lower": [1, 2, 2, 2]
})

# 逐一遍历匹配前缀导出数据
for prefix in lookup:
    # 筛选name列以当前前缀开头的行，丢弃name列
    res_df = df[df["name"].str.startswith(prefix)].drop(columns="name")
    # 导出为csv，空格分隔、无表头无行索引，完全匹配输出要求
    res_df.to_csv(f"{prefix}.csv", sep=" ", header=False, index=False)

• 匹配逻辑用Pandas原生str.startswith()实现，无需额外写正则，执行效率更高
• 导出参数可根据实际分隔符需求调整sep值，比如要改成逗号分隔直接改成sep=","即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11958450