如果列表中的值不存在于 DF 中，并且在 Python Pandas 的 DF 中的其他列中定义了值，如何将列表中的值添加为 DataFrame 中的一行？

Question

我在 Python 中有 Pandas DataFrame，如下所示：

示例数据：

COL1  | COL2 | COL3
------|------|-------
var1  | xxx  | 20
var2  | xxx  | 10
var3  | yyy  | 10

我有如下列表：

list_1 = ["var1", "var5"]

要求：

我需要

1. 仅当 list_1 的值不存在于 DataFrame 的“COL1”中时，才将

   list_1

   的值作为行添加到 DataFrame 中的“COL1”
2. 在列表中的每个添加的“COL1”值中，我需要在“COL2”中具有值“yyy”，在“COL3”中具有值“10”

欲望输出：

因此，基于我的示例 DataFrame 和

list_1

:

，我需要类似下面的内容

COL1  | COL2 | COL3
------|------|-------
var1  | xxx  | 20
var2  | xxx  | 10
var3  | yyy  | 10
var5  | yyy  | 10

如何在 Python Pandas 中做到这一点？

Answer 1

一种方法是遍历列表并调用追加，例如：

for elem in list_1:
    if elem not in df["COL1"].values:
        df = df.append({"COL1": elem, "COL2": "yyy", "COL3": 10}, ignore_index=True)

Answer 2

您可以结合使用集合操作

concat

：

out = pd.concat([df, pd.DataFrame({'COL1': list(set(list_1).difference(df['COL1']))}
                                 ).assign(COL2='yyy', COL3=10)])

输出：

   COL1 COL2  COL3
0  var1  xxx    20
1  var2  xxx    10
2  var3  yyy    10
0  var5  yyy    10