Обрезать состав заказа через номер

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
arr = [[3920951210, 'Реализация товаров и услуг М123456 от 01.11.2022 5:12:18', None, None],
       [5053990101573, 'Принглс 165г. 1х19 Оригинал (Красный) (П-56 Р-8)', 1.0, 175.64], 
       [5053990158270, 'Принглс 165г. 1х19 Ветчина в медовой глазури (П-56 Р-8)', 1.0, 159.8], 
       [39209520, 'Реализация товаров и услуг МО000130909 от 01.11.2022 5:12:18', None, None], 
       [5449000000996, 'Кока Кола 0,33х24 Банка (110) ПОЛЬША', 120.0, 44.37], 
       [4780022621303, 'Пепси Кола 0,449х24 ЖБ (72)', 24.0, 65.46], 
       ['BE033COLA', 'Кока Кола 0,33х12 Банка (168) (Бельгия)', 24.0, 49.08], 
       [3927964510, 'Реализация товаров и услуг МО000134213 от 02.11.2022 4:45:23', None, None], 
       [4600680001951, 'Нескафе Голд м/у 750 1х6 (56)', 12.0, 1287.22],
       [3930997510, 'Реализация товаров и услуг МО000112103 от 02.11.2022 6:58:01', None, None]]
cols = ['Артикул', 'Номенклатура', 'Количество', 'Цена']
df_ = pd.DataFrame(dict(zip(cols, list(zip(*arr)))))
# отфильтровываем "кривые" строчки 
# новый фрейм - вдруг все же "кривые" строчки будут нужны
df = df_[df_['Артикул'].map(lambda x: isinstance(x,int))]
print(df)
 
df['Артикул_'] = np.where(df['Номенклатура'].str.startswith('Реализация'), df['Артикул'], np.nan)
df['Артикул_'].fillna(method='ffill', inplace=True)
# если не нужна строчка с датой и временем реализации, то ниже оператор раскомментировать
#df = df[df['Артикул'].values != df['Артикул_'].values]
number = 39209520
print(*df.loc[df['Артикул_'].values==number, cols].values.tolist(), sep='\n')

df = df_[df_['Артикул'].map(lambda x: isinstance(x,int) and x > 999999999)

df_ = pd.read_excel('input.xlsx', index_col=None)
cols = list(df_.columns)

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
df = pd.read_excel('2.xlsx', index_col=None)
cols = list(df.columns)
 
df.loc[:,'Артикул_'] = np.where(df.loc[:,'Номенклатура'].str.startswith('Реализация'), df.loc[:,'Артикул'], np.nan)
df.loc[:,'Артикул_'] = df.loc[:,'Артикул_'].ffill()
 
df = df[df['Артикул'].values != df['Артикул_'].values].reset_index(drop=True)
df = df[df['Артикул_'].map(lambda x: isinstance(x,int))]
 
article = int(input('Введите артикул: '))
print(*df.loc[df['Артикул_'].values==article, cols].values.tolist(), sep='\n')

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
df = pd.read_excel('2.xlsx', index_col=None)
cols = list(df.columns)
 
# оказались некорректные данные (числа как строки) в исходной таблице
# поэтому обработка сразу
df.loc[:,'Артикул'] = pd.to_numeric(df.loc[:,'Артикул'], errors='coerce')
 
print(*sorted(set(df.loc[:,'Артикул'].to_list())), sep='\n') # Все уникальные артикулы и реализаций и заказов
 
df.loc[:,'Артикул_'] = np.where(df.loc[:,'Номенклатура'].str.startswith('Реализация'), df.loc[:,'Артикул'], np.nan)
df.loc[:,'Артикул_'].ffill(inplace=True)
 
 
df = df[df['Артикул'].values != df['Артикул_'].values].reset_index(drop=True)
#df = df[df['Артикул_'].map(lambda x: isinstance(x,(int, float)))]
 
print(sorted(set(df['Артикул_'].to_list()))) # Все уникальные артикулы заказа при "Реализация товаров и услуг...".
 
# 39309910 нет, потому что продажи открылись, но реализации товаров и услуг не было - последняя строчка в таблице
# по другому - смена на кассе открылась, а Z-отчет и X-отчет будут пустыми из-за отсутствия реализации
article = int(input('Введите артикул: '))
print(*df.loc[df['Артикул_'].values==article, cols].values.tolist(), sep='\n')

df['Артикул'] = pd.to_numeric(df['Артикул'], errors='coerce')

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

total = df.loc[df['Артикул_'].values==article, cols].values.tolist()

...
df[['Артикул_','Артикул']] = df[['Артикул_','Артикул']].fillna(0).astype('int') # "Избавление" от ".0"
print(sorted(set(df['Артикул_'].to_list()))) # Все уникальные артикулы при "Реализация товаров и услуг...".
...

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
df = pd.read_excel('2.xlsx', index_col=None)
cols = list(df.columns)
 
# оказались некорректные данные (числа как строки) в исходной таблице
# поэтому обработка сразу
df['Артикул'] = pd.to_numeric(df['Артикул'], errors='coerce').fillna(0).astype('int')
 
print(*sorted(set(df.loc[:,'Артикул'].to_list())), sep='\n') # Все уникальные артикулы
 
df.loc[:,'Артикул_'] = np.where(df.loc[:,'Номенклатура'].str.startswith('Реализация'), df.loc[:,'Артикул'], np.nan)
df.loc[:,'Артикул_'].ffill(inplace=True)
 
 
df = df[df['Артикул'].values != df['Артикул_'].values].reset_index(drop=True)
 
print(sorted(set(df['Артикул_'].to_list()))) # Все уникальные артикулы при "Реализация товаров и услуг...".
 
# 39309910 нет, потому что продажи открылись, но реализации товаров и услуг не было - последняя строчка в таблице
# по другому - смена на кассе открылась, а Z-отчет и X-отчет будут пустыми из-за отсутствия реализации
article = int(input('Введите артикул: '))
print(*df.loc[df['Артикул_'].values==article, cols].values.tolist(), sep='\n')