以此為起點：
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'])
結果是 2 個如下所示的資料幀：
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
如您所見，它的尺寸不同，我想實際比較“df_b”的小時數和“df_a”的“end_visit”，如果它們相同，我想在“df_a”上創建一個新列并復制df_a['planogramme'] 的值，最后它需要看起來像這樣
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
問題是，例如，對于 username3，它需要遍歷 'df_b' 的所有行，而不是回傳第二行的值，而是回傳第三行的值。
uj5u.com熱心網友回復：
最簡單的方法是hour從 df_a 中提取：
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
然后合并df_a并df_b打開hour：
df_a.merge(df_b, on = 'hour')
輸出：
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
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