Python Pandas – 2つのデータフレームが完全に同じかどうかを確認する方法

Pandasのequals()メソッドを使うと、2つのデータフレームが完全に同じであるかどうかを簡単に確認できます。このメソッドは、データフレームの形状（行数・列数）、各要素の値、さらにインデックスや列ラベルまで含めて比較し、すべてが一致した場合にのみ True を返します。

比較用の2つのデータフレームを作成する

まず、2つの列を持つDataFrame1を作成します。

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

次に、同じく2つの列を持つDataFrame2を作成します。

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

equals()メソッドで等しいかどうかを判定する

2つのデータフレームが等しいかどうかを確認するには、次のように equals() メソッドを呼び出します。

dataFrame1.equals(dataFrame2)

完全なサンプルコード

以下に、ここまでの手順をまとめた実行可能なコード全体を示します。

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', 'Mercedes', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

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

# 等しいかどうかを確認
print("\nAre both the DataFrames equal? ", dataFrame1.equals(dataFrame2))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

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

DataFrame2 ...
         Car  Reg_Price
0      BMW       7000
1    Lexus       1500
2     Audi       5000
3  Mustang       8000
4 Mercedes       9000
5   Jaguar       6000

Are both the DataFrames equal? False

equals()メソッドのポイント

この例では結果が False になりました。その理由は以下の通りです。

• 列名が異なる： DataFrame1は「Units」列、DataFrame2は「Reg_Price」列を持っているため、構造が一致していません。
• 要素の値が異なる： 「Car」列の5番目の値が「Bentley」と「Mercedes」で異なっており、数値列の内容もまったく違います。

equals() は単なる値の比較ではなく、形状・インデックス・列ラベル・要素の値・データ型すべてが一致して初めて True を返す点に注意してください。部分的な一致を調べたい場合は、特定の列同士を比較する == 演算子や compare() メソッドなど、目的に応じた別の手法を検討するとよいでしょう。