pandasで列、行数が異なる２つのcsvファイルから、一致するデータを取り出す

前提・実現したいこと

pandasを使って列と行数が異なる以下のような2つのcsvファイルから一致するデータを取り出すという作業を行う中でエラーが発生しました。

以下の場合だと、data.csv内の都道府県名の列をsamp_address.csvの都道府県の列と比較して、一致すると出力を行いたいのですが、書いたコードだとうまく動きませんでした。

この場合、どのようにすれば解決できますでしょうか？

data.csv
A 111 ok 東京都
B 222 ok 福岡県
C 333 ok 神奈川県
D 444 NG 北海道

samp_address.csv
団体コード都道府県名（漢字）
10006 北海道
130001 東京都
470007 沖縄県

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/aaaaa/bbbbb/test/cccccccc/APPS/sample2.py", line 11, in <module>
    print(df[df.query('address.str.contains(@address)')])
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py", line 4060, in query
    res = self.eval(expr, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py", line 4191, in eval
    return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/eval.py", line 348, in eval
    parsed_expr = Expr(expr, engine=engine, parser=parser, env=env)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 806, in __init__
    self.terms = self.parse()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 825, in parse
    return self._visitor.visit(self.expr)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 411, in visit
    return visitor(node, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 417, in visit_Module
    return self.visit(expr, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 411, in visit
    return visitor(node, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 420, in visit_Expr
    return self.visit(node.value, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 411, in visit
    return visitor(node, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/computation/expr.py", line 705, in visit_Call
    return self.const_type(res(*new_args, **kwargs), self.env)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/strings/accessor.py", line 116, in wrapper
    return func(self, *args, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/strings/accessor.py", line 1153, in contains
    if regex and re.compile(pat).groups:
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/re.py", line 251, in compile
    return _compile(pattern, flags)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/re.py", line 293, in _compile
    return _cache[type(pattern), pattern, flags]
TypeError: unhashable type: 'DataFrame'

該当のソースコード

# # -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

#data.csvの呼び出し
df = pd.read_csv('data.csv',names=["name","ID","check","address"])

# samp_address.csvの呼び出し
address = pd.read_csv("samp_address.csv", usecols=[1])

# data内にaddress要素があれば抽出
print(df[df.query('address.str.contains(@address)')])

試したこと

isin()も試してみたのですが、
Empty DataFrame
Columns: [name, ID, check, address]
Index: []
となりました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

実際に使用している2つのcsvファイルはもっと大きいです。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

普通は、pandas.mergeを使ったあとで、必要なところだけ取り出します。

python
1>>> print(df)
2  name   ID check address
30    A  111    ok     東京都
41    B  222    ok     福岡県
52    C  333    ok    神奈川県
63    D  444    NG     北海道
7>>> print(address)
8  都道府県名（漢字）
90       北海道
101       東京都
112       沖縄県
12>>>
13>>> pd.merge(df, address, left_on = 'address', right_on='都道府県名（漢字）')
14  name   ID check address 都道府県名（漢字）
150    A  111    ok     東京都       東京都
161    D  444    NG     北海道       北海道