Сравнение двух фреймов данных с разными размерами

Используя это в качестве отправной точки:

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'])

Результатом являются 2 фрейма данных, которые выглядят так:

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

Как вы можете видеть, это разные размеры, и я хочу сравнить час «df_b» с «end_visit» «df_a», если они одинаковы, я хочу создать новый столбец «df_a» и скопировать значение df_a['planogramme'], в итоге должно было бы выглядеть примерно так

 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

Проблема в том, что, например, для username3 необходимо перебрать все строки «df_b» и вернуть значение не второй строки, а скорее третьей.

python pandas dataframe if-statement

20.03.2022 11:57

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Самый простой способ — извлечь hour из df_a:

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

Затем объедините df_a и df_b на hour:

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

Выход:

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

Это работает как шарм, спасибо (я пытался проголосовать за ваш ответ, но у меня нет 15 повторений, извините)

— 20.03.2022 13:34

20.03.2022 12:08