２つの異なるデータセット比較

Question

前提

実現したいこと

データ数が等しい2つの異なるデータセット(df1,df2)があります。
keyが等しいデータのtimeを比較して、df1のほうがdf2のtimeよりも早かったら０，遅かったら１を代入した新しい列を作成したいです。

df1
key time
000 10:20:45
001 16:36:22
002 13:12:56
003 11:09:35
004 09:20:23
005 10:53:12

df2
key time
000 11:23:32
001 15:56:33
002 12:12:32
003 12:23:42
004 10:20:45
005 10:20:45

df_2　＜－df2のデータセットにくっつける形で
key time flag
000 11:23:32 0
001 15:56:33 1
002 12:12:32 1
003 12:23:42 0
004 10:20:45 0
005 10:20:45 1

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

該当のソースコード

conditionlist = [
   ((df__1['key']==df__2['key'])&(df__1['sal_time'] > df__2['sal_time'])),
 (df__1['key']==df__2['key'])&(df__1['sal_time'] < df__2['sal_time'])]       
   
choicelist = ['1', '0']
df__2['re_purchase'] = np.select(conditionlist, choicelist, default='Not Specified')

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

import pandas as pd
import io

_data = '''
key,time
000,10:20:45
001,16:36:22
002,13:12:56
003,11:09:35
004,09:20:23
005,10:53:12
'''
df1 = pd.read_csv(io.StringIO(_data), dtype=str)

_data = '''
key,time
000,11:23:32
001,15:56:33
002,12:12:32
003,12:23:42
004,10:20:45
005,10:20:45
'''
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(_data), dtype=str)

#
dfx = pd.merge(df1, df2, on='key')
df2['flag'] = dfx['time_x'].gt(dfx['time_y']) * 1

print(df2)

key	time	flag
000	11:23:32	0
001	15:56:33	1
002	12:12:32	1
003	12:23:42	0
004	10:20:45	0
005	10:20:45	1

Comments

[Cherry]

回答ありがとうございます！とても助かりました！

[melian]

flag が NaN になるということは、その key は df1 か df2 のどちらかだけに存在しているということになります。