Pandas判断DataFrame值是否存在于另一个并生成匹配结果列

核心思路是先对DF2按日期分组聚合，将同日期的用户拼接为单个字符串，再映射到DF1的日期列即可，有两种常用实现方式：

方法1：映射字典实现（代码更简洁） #

# 构造日期到拼接后用户的映射字典
date_user_dict = df2.groupby('StartDate')['User'].apply('; '.join).to_dict()
# 映射生成DF1的User列
df1['User'] = df1['Dates'].map(date_user_dict)

# 可选：若需要空值替换为空字符串，补充以下代码
df1['User'] = df1['User'].fillna('')

方法2：合并实现（适合多字段匹配场景） #

# 聚合DF2的同日期用户
df2_agg = df2.groupby('StartDate', as_index=False)['User'].agg('; '.join)
# 左连接合并到DF1
df1 = df1.merge(df2_agg, left_on='Dates', right_on='StartDate', how='left').drop('StartDate', axis=1)

两种方法最终输出的DF1均符合预期格式，未匹配到的日期User列默认值为NaN，可根据需求自行填充空值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TiiTcHY