Python sqlalchemy将一个结果集多次过滤为不同的结果

我第一次使用sqlalchemy/python。到目前为止很有趣。我有一个查询，希望根据原始结果集将其拆分为单独的表

这就是目标

base_table
id - val1 - val2 - class
1    xyc  - abc  - 1
2    lmo  - nmc  - 1
3    tre  - abc  - 2
4    hyu  - pqa  - 2

generate two new tables from the original
class_1
id - val1 - val2 - class
1    xyc  - abc  - 1
2    lmo  - nmc  - 1

class_2
id - val1 - val2 - class
3    tre  - abc  - 2
4    hyu  - pqa  - 2

伪码

select * from remote_source into base_table

select * from base_table into class_1 where class = 1
select * from base_table into class_1 where class = 2

我已经构建了SQL，其中包含将进入base_表的所有数据。我只是不知道如何分离基表数据。下面是我实际拥有的代码（我已经把敏感的东西都散列出来了，但这是可行的）

我的一个想法是使用第二个引擎构建内存表

engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)

然后使用元数据集合来构建我需要的表，但我仍然在为插入筛选基本表。我想要有一个基表的原因是，我必须进行一次DB调用，而不是多次调用，从而提高用户性能并减少DB工作

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我不是在找人为我写代码的人。。。我想自己学习它，但是对于我需要的代码，我有一些想法。谢谢

在Pandas中进行所有过滤，然后从那里写入DB是否可行？

事实上，我确实找到了一个解决方案。我做事很辛苦。我在想，我必须建立一个模型，我可以加载数据，然后根据“类”列进行查询。更好的方法是使用我已经拥有的数据帧。下面是我用来获取所需信息的代码。我编写的db函数的输出包含的列比这个框架所需的多，因此我必须只获取我想要的列，然后应用过滤

hostreqs = df[['itemid','quantity','FID','primaryFacility','environment','class']]
hostreqs = hostreqs[hostreqs['class'] == 'hostReqs']
hostreqs = hostreqs[['FID','primaryFacility','environment','itemid','quantity']]

可能会有一种更干净的方法，我当然会接受这种语言的新建议。我想做的事情是将过滤器添加到第一个df切片中，而不是进行第二步，但这只会很好，因为我现在有了可以工作的代码。多谢你的建议，多斯泰兹

更新 我确实找到了更好的方法来完成上述代码 这是最后一次更新。我确实找到了将上述代码压缩成一行的方法：

df_hostreqs = df_estimate_details_base.loc[df_estimate_details_base['class'] == 'hostReqs',['FID','primaryFacility','environment','itemid','quantity']]

我可以制作一个新的数据帧。通过这种方式，我总是返回原始数据帧，以获取新的数据帧，只提取我想要的列

df_hostreqs = df_estimate_details_base.loc[df_estimate_details_base['class'] == 'hostReqs',['FID','primaryFacility','environment','itemid','quantity']]