Pandas 2つのdf間の一致（部分一致）を確認し、結果をdfに追記したい

Question

Python 初心者です。

【実現したいこと】
２つのデータフレームがあります。いずれも、同じ要素（date,items,sales）から構成されてます。
１つのデータフレームdf1（返品リスト）の各行の「date,items」について、もう1つのデータフレームdf2（売上リスト）に該当する行があるかを確認したいです。
確認の結果をdf1に列を追加して’True’、’False’を記載したいと考えております。

※df1の各行の「date,items」と一致する行がdf2に含まれているかを確認し、結果をdf1に記載したいです。

【実施したこと】
df1とdf2の一致をfor 文で実施できないかと思いました。
この方法だと一致の有無は、確認できそうですが、結果をdf1に反映する方法がわからないです
（例だと、Cは８つの要素になってしまうため）
※コードのイメージですとdf1の1行目はTrue 、2行目はFalseを追加するようにできないかと考えております

import numpy as np 
import pandas as pd 

data1={
    'date':['21/07/02','21/07/15'],
    'items':['A','B'],
    'sales':[-100,-300]
    }
df1=pd.DataFrame(data1,columns=["date","items","sales"])

data2={
    'date':['21/07/02','21/07/02','21/07/07','21/07/15'],
    'items':['A','B','A','C'],
    'sales':[100,300,150,300]
    }

df2=pd.DataFrame(data2,columns=["date","items","sales"])

c=[]
for i,row_df1 in df1[["date","items"]].iterrows():
    #print(i,row_df1)
    for j,row_df2 in df2[["date","items"]].iterrows():
        #print(j,row_df2)
        if (row_df1==row_df2).all() :  
            c.append(True)
            #break
        else:
            c.append(False)

ネットなどを探したのですがうまく発見できなかったです。
改善方法等についてアドバイスをいただけますと幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

返品リストに売上リストを左結合すると行の有無が得られるので、その結果を列として追加すればよいです。

import numpy as np 
import pandas as pd 

data1={
    'date':['21/07/02','21/07/15'],
    'items':['A','B'],
    'sales':[-100,-300]
    }
df1=pd.DataFrame(data1,columns=["date","items","sales"])

data2={
    'date':['21/07/02','21/07/02','21/07/07','21/07/15'],
    'items':['A','B','A','C'],
    'sales':[100,300,150,300]
    }

df2=pd.DataFrame(data2,columns=["date","items","sales"])

df = pd.merge(df1, df2, on=['date','items'], how='left')

df1['exists'] = ~df['sales_y'].isnull()
print(df1)
#       date items  sales  exists
#0  21/07/02     A   -100    True
#1  21/07/15     B   -300   False

Comments

[kuma07]

ありがとうございます。
mergeを利用して考えるまで至らなかったです。
大変勉強になりました。
またよろしくお願いいたします。

Answer 2

import numpy as np 
import pandas as pd 

data1={
    'date':['21/07/02','21/07/15'],
    'items':['A','B'],
    'sales':[-100,-300]
    }
df1=pd.DataFrame(data1,columns=["date","items","sales"])

data2={
    'date':['21/07/02','21/07/02','21/07/07','21/07/15'],
    'items':['A','B','A','C'],
    'sales':[100,300,150,300]
    }

df2=pd.DataFrame(data2,columns=["date","items","sales"])

"""
df1:

date	items	sales
0	21/07/02	A	-100
1	21/07/15	B	-300

df2:

date	items	sales
0	21/07/02	A	100
1	21/07/02	B	300
2	21/07/07	A	150
3	21/07/15	C	300
"""

df2.merge(df1, how='outer', on=['date','items']).assign(
    match=lambda x: x.sales_x + x.sales_y == 0
)

"""
date	items	sales_x	sales_y	match
0	21/07/02	A	100.0	-100.0	True
1	21/07/02	B	300.0	NaN	False
2	21/07/07	A	150.0	NaN	False
3	21/07/15	C	300.0	NaN	False
4	21/07/15	B	NaN	-300.0	False
"""

※df1の各行の「date,items」と一致する行がdf2に含まれているかを確認し、結果をdf1に記載したいです。
がよくわかりませんでした。

df1.merge(df2, how='outer', on=['date','items']).assign(
    sales = lambda x: x.sales_x,
    match = lambda x: x.sales_y > 0
).query("~sales_x.isna()",engine='python').drop(['sales_x','sales_y'],axis=1)

"""
date	items	sales	match
0	21/07/02	A	-100.0	True
1	21/07/15	B	-300.0	False
"""

であれば、そのまま戻してあげればいいと思います。

Comments

[kuma07]

ありがとうございます。
大変わかりやすいご説明です。
ほんとにやりたかったことが最初のコードで大変助かりました。
引き続きよろしくお願いいたします。