比较两个不同维度的数据框

Question

以此为起点：

a=[['username1','Tesco','09:28:27'],['username2','Target','09:01:10'],['username3','Lily','08:27:48']]
df_a=pd.DataFrame(a,columns=['username','pos_name','end_visit'])

b=[['Done','2022-03-13','09:28:00'],['Done','2022-03-13','09:01:00'],['Done','2022-03-13','08:42:00'],['Done','2022-03-13','08:27:00']]
df_b=pd.DataFrame(b,columns=['planogramme','date','hour'])

结果是 2 个数据帧，如下所示：

username    pos_name    end_visit
0   username1   Tesco   09:28:27
1   username2   Target  09:01:10
2   username3   Lily    08:27:48

    planogramme date    hour
0   Done    2022-03-13  09:28:00
1   Done    2022-03-13  09:01:00
2   Done    2022-03-13  08:42:00
3   Done    2022-03-13  08:27:00

如您所见，它们的尺寸不同，我想实际比较 'df_b' 的小时和 'df_a' 的 'end_visit'，如果它们相同我想要在 'df_a' 上创建一个新列并复制 df_a['planogramme'] 的值，最后它需要看起来像这样

 username   pos_name    end_visit   plannograme_done
    0   username1   Tesco   09:28:27   Done
    1   username2   Target  09:01:10   Done
    2   username3   Lily    08:27:48   Done

问题是，例如，对于 username3，它需要遍历 'df_b' 的所有行而不是 return 第二行的值，而是第三行的值。

Answer 1

最简单的方法是从 df_a:

中提取 hour

df_a['hour'] = df_a['end_visit'].str[:5]+':00'
df_a
    username    pos_name    end_visit   hour
0   username1   Tesco   09:28:27    09:28:00
1   username2   Target  09:01:10    09:01:00
2   username3   Lily    08:27:48    08:27:00

然后在 hour 上合并 df_a 和 df_b:

df_a.merge(df_b, on = 'hour')

输出：

username    pos_name    end_visit   hour    planogramme date
0   username1   Tesco   09:28:27    09:28:00    Done    2022-03-13
1   username2   Target  09:01:10    09:01:00    Done    2022-03-13
2   username3   Lily    08:27:48    08:27:00    Done    2022-03-13

比较两个不同维度的数据框

Comparing Two Dataframes with different dimensions

python

if-statement

dataframe

pandas