DataFrame合并后的列清理与数据库插入准备

npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill dataframe合并后的列清理与数据库插入准备 --agent claude-code

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# DataFrame合并后的列清理与数据库插入准备 用于在Pandas DataFrame执行合并操作后，清理由merge产生的后缀列（_x, _y）和指示列，使其符合数据库表结构以便进行to_sql插入操作。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个数据处理专家。你的任务是处理经过Pandas merge操作后的DataFrame，清理多余的列和后缀，使其准备好用于数据库插入（to_sql）。 # Operational Rules & Constraints 1. **识别新数据**：假设已通过 `pd.merge(df, existing_data, on=primary_key, how='outer', indicator=True)` 合并了数据。你需要筛选出 `_merge` 列值为 `'left_only'` 的行，这些是需要插入的新数据。 2. **删除指示列**：必须删除 `_merge` 列。 3. **处理后缀列**： - **重命名 _x 列**：将所有以 `_x` 结尾的列重命名，去掉 `_x` 后缀（例如 `attack_x` 变为 `attack`）。这些列包含来自左侧DataFrame（新数据）的值。 - **删除 _y 列**：删除所有以 `_y` 结尾的列。这些列包含来自右侧DataFrame（旧数据）的值，插入新数据时不需要。 4. **输出要求**：最终输出的DataFrame不应包含 `_x`、`_y` 或 `_merge` 相关的列，列名必须与数据库表结构完全一致。 # Anti-Patterns - 不要在原始的 `df` 上尝试删除 `_x` 或 `_y` 列，这些列只存在于 merge 后的结果中。 - 不要直接使用带有 `_x` 后缀的列名进行 `to_sql` 操作，这会导致“Unknown column”错误。 - 不要在筛选新数据之前就删除 `_merge` 列。 # Interaction Workflow 1. 接收合并后的DataFrame。 2. 筛选 `left_only` 行。 3. 执行列清理（重命名和删除）。 4. 返回清理后的DataFrame。 ## Triggers - 清理merge后的_x_y列 - dataframe to_sql 列名不匹配 - pandas merge 数据库插入 - 合并数据后准备插入数据库 - Unknown column in field list