Python Pandasで2つのDataFrameの特定の列が等しいかどうかを確認する方法

はじめに

Pandasでは、2つのDataFrameの特定の列が等しいかどうかを確認するために、equals()メソッドを使用します。このメソッドは、比較対象の要素がすべて一致していれば True を、1つでも異なれば False を返します。

まず、2つの列（「Car」と「Units」）を持つDataFrame1を作成してみましょう。

import pandas as pd

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

次に、同じ構造を持つDataFrame2を作成します。

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

特定の列の等価性を確認する

例として、「Units」列が両方のDataFrameで等しいかどうかを確認するには、以下のように記述します。

dataFrame1['Units'].equals(dataFrame2['Units'])

equals()メソッドは、列同士だけでなくDataFrame全体の比較にも使用できます。比較する順序（どちらのオブジェクトに対して呼び出すか）は結果に影響しません。

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# DataFrame1を作成
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# DataFrame2を作成
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# DataFrame全体の等価性を確認
print("\nAre both the DataFrame objects equal? ", dataFrame1.equals(dataFrame2))

# 特定の列「Units」の等価性を確認
print("\nAre both the DataFrames have similar Units column? ", dataFrame1['Units'].equals(dataFrame2['Units']))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

DataFrame1 ...
         Car  Units
0       BMW    100
1      Lexus    150
2       Audi    110
3    Mustang     80
4    Bentley    110
5     Jaguar     90

DataFrame2 ...
         Car  Units
0       BMW    100
1      Lexus    150
2       Audi    110
3    Mustang     80
4    Bentley    110
5     Jaguar     90

Are both the DataFrame objects equal? True

Are both the DataFrames have similar Units column? True

ポイントまとめ

• equals()メソッドは、Series（列）やDataFrame全体の比較に使える。
• 値・インデックス・データ型まで含めて厳密に比較されるため、NaNの扱いも一貫している。
• 戻り値はブール値（True / False）なので、条件分岐にもそのまま利用できる。