#はじめに
もっといい方法はないだろうか..と模索しつつも、ひとまずこの方法でまとめておく。~~（もっといい方法ご存知の方、教えてください！！）~~→教えて頂いた皆様、本当にありがとうございました！改良版をページ下部に追記しました。

#やりたいこと
①基本
下図のように３次元の座標点が格納されているエクセルがあり、同じ座標を持つ番号をリンクさせたい。下図の例ではS/N-2の座標とS/N-3の座標（水色でハイライトした箇所）は完全一致しているので、これらは「同じ座標です！」と判定させる。

②応用
私が今回取り組んでいる対象の仕様として、完全に座標が一致することはなかなか起こらない。そのため、ある程度のMarginをもって一致していると判定したい。例えば、S/N-8の座標とS/N-9の座標（黄色でハイライトした箇所）は概ね一致しているので、これらも「同じ座標です」と判定して欲しい。

今回、この”応用”のグッドアイデアが今一つ思い浮かばなかった。。
完全一致のみを抽出する場合はX座標、Y座標、Ｚ座標を文字列として結合して、一致するか判断していけばいいのかなと思いました。

#できたコードがこのような感じ
まずはmarginを含んで判定できるような関数を作成。以下の場合誤差±100は無視され、３つの座標がmargin込みで一致した場合、Trueが返ります。


def coordinates_check(ax,ay,az,bx,by,bz):
    margin=100
    flag = 0
    result=False
    
    if ax-margin < bx < ax+margin:
        flag = flag +1
    if ay-margin < by < ay+margin:
        flag = flag +1
    if az-margin < bz < az+margin:
        flag = flag +1
        
    if flag >2:
        result = True

    return result

この関数を使用して、エクセルファイルの行を上から読み取っていきます。
読み取りが重複しないように、２つ目のfor文の開始番号を工夫しています。

df_test = pd.read_excel('sample.xlsx')

for i in range(len(df_test)):
    ax= df_test.loc[i,"X座標"]
    ay= df_test.loc[i,"Y座標"]
    az= df_test.loc[i,"Z座標"]
    k = i+1
    for j in range(k,len(df_test)):
        bx = df_test.loc[j,"X座標"]
        by = df_test.loc[j,"Y座標"]
        bz = df_test.loc[j,"Z座標"]
        if coordinates_check(ax,ay,az,bx,by,bz):
            print("一致しました：",df_test.loc[i,"S/N"],"-->",df_test.loc[j,"S/N"])

結果、うまくできている。

少ないデータならいいのだけど..

私が今回使いたいデータは1万行超えで、上記のコードを実行すると３時間くらいかかってしまったんですよね..。もっといい方法があるはずだよなぁと思った今日この頃でした。いい方法をご存知の方、助けてください！

(2020/7/16追記)助言をもとにアップデート

コメント欄にて協力頂いた皆様、誠にありがとうございました！！
numpyに変換し、ismatchを使って処理したところおよそ2秒で完了しました。
恐るべし..numpy..

（↓参考に頂いたコードのほぼコピペです。本当にありがとうございました。）

import time
import numpy as np

margin = 100

data = df_all.loc[:, ["X座標", "Y座標", "Z座標"]].values

margin = 100

match_dict = {}

start = time.time()
for i in range(data.shape[0]):
    # Broadcast用にshapeを拡大する
    compared = np.expand_dims(data[i], 0) # shape = (1, 3)

    # np.abs(data[i+1:] - compared) < margin　で各要素がmargin内に入っているか判定
    # np.all(axis=1)でx,y,z軸の論理積を取っている
    # 最終的なismatchはi+1番目からのshape=(10000 - i - 1)のBoolean型になる
    ismatch = np.all(np.abs(data[i+1:] - compared) < margin, axis=1) # shape = (10000 - i - 1,)

    # True=1，False=0と捉えられるので，nonzeroでTrueのIndexを取得
    # ismatchのIndexはi+1番目からなので + (i + 1)する
    match_dict[i] = np.nonzero(ismatch)[0] + i + 1
    #print(np.nonzero(ismatch)[0])


print(time.time() - start) # 2s

良い感じ！(Index=2はIndex3,4とマッチしている）
numpy.nonzeroがこのような振舞いをするとは、知らなかったですね..。