Python 多才多艺的索引切片

Question

希望有人能帮我把这个Excel逻辑转换成python

=IF(LEFT(A8,5)="Total",A9,I8)

所以我希望找到一个范围内的所有内容，然后使用该范围内的第一个元素创建一个新列。问题是范围的名称可以更改。

我目前实施的一个解决方案是将列转换为索引，并通过执行以下操作按索引名称手动选择：

Sales = df.loc['1000 - Cash and Equivalents':'Total - 1000 - Cash and Equivalents']

问题这个名称可能会改变并且可能包含更少或更多的行，并且需要使它更通用，所以我不能指定编号范围。

这是数据示例：

和Post转换我的数据如下所示:

Answer 1

使用：

df = pd.read_csv('PL2.csv', encoding='cp1252', engine='python')


#create helper df for total strings
df1 = df.loc[df.iloc[:, 0].str.startswith('Total', na=False), df.columns[0]].to_frame('total')
#first column without Total - 
df1['first'] = df1['total'].str.replace('Total - ', '')
print (df1.head(10))
                                    total                          first
17                   Total - 4000 - Sales                   4000 - Sales
21  Total - 4200 - Discounts & Allowances  4200 - Discounts & Allowances
24       Total - 4400 - Excise and Duties       4400 - Excise and Duties
25                          Total - Sales                          Sales
37      Total - 5000 - Cost of Goods Sold      5000 - Cost of Goods Sold

#create index by first column
df = df.set_index(df.columns[0])

#filter function - if not matched return empty df
def get_dict(df, first, last):
    try:
        df = df.loc[first: last]
        df['Sub-Category'] = first
    except KeyError:
        df = pd.DataFrame()
    return df

#in dictionary comprehension create dict of DataFrames     
d = {k: get_dict(df, k, v) for k, v in zip(df1['first'], df1['total'])}
#print (d)

#select Sales df
print (d['Sales'])

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