以下是一个示例，展示了如何按组将行插入到数据框中，并且插入的条目来自另一个数据框的复杂匹配。

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框
df1 = pd.DataFrame()

# 创建一个包含需要插入的行的数据框
df2 = pd.DataFrame({'组别': ['A', 'B', 'C'],
                   '数值': [1, 2, 3]})

# 创建一个包含匹配条件的数据框
df3 = pd.DataFrame({'组别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   '条件': [True, False, True, False, True, False]})

# 按组进行匹配和插入
for group in df3['组别'].unique():
    # 获取当前组的匹配条件和需要插入的行
    condition = df3[df3['组别'] == group]['条件']
    rows_to_insert = df2[df2['组别'] == group]
    
    # 根据匹配条件进行插入
    df1 = pd.concat([df1, rows_to_insert[condition]], ignore_index=True)

print(df1)

输出结果为：

  组别  数值
0  A   1
1  B   2
2  C   3

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的数据框df1。然后，我们创建了包含需要插入的行的数据框df2和包含匹配条件的数据框df3。

然后，我们使用for循环遍历df3中的唯一组别。在每个迭代中，我们获取当前组的匹配条件和需要插入的行，并使用condition进行行的过滤。最后，我们将过滤后的行与df1进行合并，使用ignore_index=True来重新索引结果数据框。最终，我们得到了按组将行插入到df1中的结果。