Если значения совпадают, отсортируйте строки

Этого можно добиться, перебирая каждую строку и сопоставляя значения из столбцов A, B и C с D, E и F.

import pandas as pd

# Initial DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":['02.04.2024','03.04.2024', '04.04.2024', '05.04.2024', '06.04.2024',],
                   "B":['01:00:00', '02:00:00', '03:00:00', '04:00:00', '05:00:00'],
                   "C":['1111', '1111', '1111', '1111', '1111'],
                   "D":['03.04.2024', '', '06.04.2024', '02.04.2024', ''],
                   "E":['02:00:00', '', '05:00:00', '01:00:00',''],
                   "F":['1111','', '1111', '1111','']})

# Iterate through the DataFrame
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df)):
        # Check if A+B+C matches D+E+F
        if (df.loc[i, 'A'] == df.loc[j, 'D'] and
            df.loc[i, 'B'] == df.loc[j, 'E'] and
            df.loc[i, 'C'] == df.loc[j, 'F']):
            # If match is found, bring D+E+F to the corresponding row of A+B+C
            df.loc[i, 'D'] = df.loc[j, 'D']
            df.loc[i, 'E'] = df.loc[j, 'E']
            df.loc[i, 'F'] = df.loc[j, 'F']
            # Clear the original row
            df.loc[j, ['D', 'E', 'F']] = ''

# Print the updated DataFrame
print(df)

Похоже, вы могли бы использовать слияние после разделения DataFrame на две части и замены пустых строк на NA:

df.replace('', pd.NA, inplace=True)

left = ['A', 'B', 'C']
right = ['D', 'E', 'F']
out = (df[left]
       .merge(df[right], left_on=left, right_on=right, how='outer')
       .dropna(how='all')
      )

out.fillna('', inplace=True)

Выход:

            A         B     C           D         E     F
0  02.04.2024  01:00:00  1111  02.04.2024  01:00:00  1111
1  03.04.2024  02:00:00  1111  03.04.2024  02:00:00  1111
2  04.04.2024  03:00:00  1111                            
3  05.04.2024  04:00:00  1111                            
4  06.04.2024  05:00:00  1111  06.04.2024  05:00:00  1111