如何基于其他DataFrame创建并填充Pandas的Subtype行？

• 提取df2的列名集合，用于后续匹配判断
• 遍历原df的所有列，生成Subtype行的对应值：列名在df2列集合里标记Table2，其余全部标记Table3
• 将生成的Subtype行合并到原df中

代码示例 #

import pandas as pd

# 假设已有df、df2、df3
# 第一步：获取df2的列名集合
df2_columns = set(df2.columns)

# 第二步：生成Subtype行的数据
subtype_data = {col: 'Table2' if col in df2_columns else 'Table3' for col in df.columns}

# 第三步：将Subtype行转为DataFrame并合并到原df
subtype_row_df = pd.DataFrame(subtype_data, index=['Subtype'])
df_result = pd.concat([df, subtype_row_df], axis=0)

效果示例 #

原df：

Col1	Col2	Col3	Col4
10	20	30	40

df2的列：['Col1', 'Col3']，df3的列：['Col2']

处理后df_result：

Col1	Col2	Col3	Col4
10	20	30	40
Table2	Table3	Table2	Table3

内容的提问来源于stack exchange，提问作者melolilili