2개의 df가 있는데 col명은 둘다 latitude, longitude이고 df1은 row가 1만개 df2(tr)는 15개입니다.

제가 하고싶은것은 df1의 값을 df2(tr)와 비교했을때 오차가 0.0005이하면 df1에 새 컬럼을 만들어서 1로, 아닌것들은 0으로 라벨링하는 건데요.

이걸... 코드로 어떻게짜야할지 막막합니다 ㅠㅠㅠㅠ `감도 안잡혀요 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ

혹시나 알 것 같으시다면 아이디어(?)라도 부탁드립니다.

질문 수정했습니다!!

//python3
inv = pd.read_csv("20180723.csv") #라벨링 하고싶은 데이터
tr = pd.read_csv("2018_0723.csv") #비교할 데이터
df1 = inv[['longitude', 'latitude']]
df1.head()
tr.head()

두개의 dataframe을 비교하여서 같은 값(중복값?)을 찾는것은 알고있는데
두개의 데이터프레임의 값의 차이가 0.0005 이내인 것은 어떤식으로 찾아야할지 모르겠습니다!!
같은 인덱스번호를 가진 행끼리 비교하는 것이 아니라
tr의 1행과 df1의 1행 비교, tr의1행과 df1의 2행 비교, ... tr의 15행과 df1의 10000행과 비교
하고 싶습니다!!

for i in tr.iterrows():
    for j in df1.iterrows():
        df1['HABs'] = ['1' if ((j - i) <= 0.0005 or (i-j) <= 0.0005) else '0']

이런 느낌일까해서 찾아보았는데 이 방법은 튜플의 뺄셈 연산이 안되어서 문법에 맞지않았습니다