【Python・Pandas】2つのDataFrameの違いを見つける方法 – equals()で一致を判定

はじめに

PythonのPandasで2つのDataFrame（データフレーム）の違いを調べたい場合は、equals()メソッドを使って両者が等しいかどうかを確認します。データフレーム全体の比較だけでなく、特定の列同士が一致しているかどうかも個別にチェックできます。

この記事では、実際のコード例とその実行結果をもとに、DataFrameの比較方法をわかりやすく解説します。

サンプルデータの作成

DataFrame1を作成する

まず、「Car」と「Units」という2つの列を持つDataFrame1を作成します。

import pandas as pd

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

DataFrame2を作成する

次に、同じ構造を持つDataFrame2を作成します。この例では両者はまったく同じ内容になっています。

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

特定の列の一致を確認する

「Units」列だけが一致しているかどうかを確認するには、次のようにequals()を使用します。

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

戻り値として True（一致）または False（不一致）が返されます。

DataFrame全体の一致を確認する

2つのDataFrame全体が等しいかどうかは、以下のように比較できます。

dataFrame1.equals(dataFrame2)

完全なコード例

ここまでの内容をまとめたコードは以下のとおりです。

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)

# 特定の列「Units」の一致を確認
print("\nBoth the DataFrames have similar Units column? ",
      dataFrame2['Units'].equals(dataFrame1['Units']))

# DataFrame全体の一致を確認
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   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3  Mustang      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90

Both the DataFrames have similar Units column? True

Are both the DataFrames equal? True

このように、どちらのチェックでも True が返され、2つのDataFrameが完全に一致していることが確認できました。

equals()メソッドのポイント

• equals()は、値だけでなくインデックスや列名も含めて比較します。そのため、順序やラベルが異なる場合はFalseになります。
• 通常の比較演算子（==）ではNaN同士は一致しないと判断されますが、equals()ではNaN同士も等しいものとして扱われます。
• 要素単位の差分を抽出したい場合は、compare()メソッドやmerge()との組み合わせも検討するとよいでしょう。