Python 基于列表在dataframe中插入命名行

我有一个名字列表（我们称之为Y），它的大小是（1080,1）。我还有一个大小为（700,20）（我们称之为X）的数据框，索引中包含列表Y中的名称。也就是说，数据框中没有不包含在Y中的名称，但Y中有不包含在数据框中的名称。现在，我想做的是插入包含Y中的名称的空行，这些名称在X中还没有。因此，我想添加380个新行，所有列中都有空值，索引值等于数据框中还没有包含的Y值。

这是怎么回事：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({"name":["Marc", "Eric", "Bob"], "x":np.arange(3)})
Y = ["Marc", "Eric", "Bob","Carl"]
df2 = pd.DataFrame({"name":Y})
df = pd.concat([df1, df2[~df2["name"].isin(df1["name"])]])

更新 我稍微修改了我的示例以适合您的情况（除了前4个字符而不是10个字符）

更新2 在您的示例中，数据框

X

中的名称似乎是分开的

-

，因此您可以使用此解决方案

df1 = pd.DataFrame({"name":["Marc - Green", "Eric - White", "Carl - Red"], "x":np.arange(3)})
Y = ["Marc", "Eric", "Anna","Carl"]
df2 = pd.DataFrame({"name":Y})
df = pd.concat([df1, df2[~df2["name"].isin(df1["name"].str.split("-").apply(lambda x:x[0].strip()))]])

注意正如其他人已经评论过的那样，当你提出问题时，最好以文本格式提供一个数据示例，以便其他人能够方便地提供帮助。

这是怎么回事：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({"name":["Marc", "Eric", "Bob"], "x":np.arange(3)})
Y = ["Marc", "Eric", "Bob","Carl"]
df2 = pd.DataFrame({"name":Y})
df = pd.concat([df1, df2[~df2["name"].isin(df1["name"])]])

更新 我稍微修改了我的示例以适合您的情况（除了前4个字符而不是10个字符）

更新2 在您的示例中，数据框

X

中的名称似乎是分开的

-

，因此您可以使用此解决方案

df1 = pd.DataFrame({"name":["Marc - Green", "Eric - White", "Carl - Red"], "x":np.arange(3)})
Y = ["Marc", "Eric", "Anna","Carl"]
df2 = pd.DataFrame({"name":Y})
df = pd.concat([df1, df2[~df2["name"].isin(df1["name"].str.split("-").apply(lambda x:x[0].strip()))]])

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注意正如其他人已经评论过的那样，当你提问时，最好以文本格式提供一个数据示例，以便其他人可以方便地提供帮助。

示例X，Y会很有帮助。也许您正在查看

reindex

我们需要样本数据。添加

打印（X.head（））

样本X，Y会很有帮助。也许你正在寻找

reindex

我们需要样本数据。添加

打印（X.head（））

我想你应该接受答案。你必须为你的特殊问题而努力，但提供的解决方案解决了一般情况。我想你应该接受答案。你必须为你的特殊问题而努力，但提供的解决方案解决了一般情况。