python - 具有 NaN 相等性比较的 Pandas DataFrames

coder 2023-05-24 原文

在单元测试某些函数的上下文中，我正在尝试使用 python pandas 建立 2 个 DataFrame 的相等性:

ipdb> expect
                            1   2
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df
identifier                  1   2
timestamp
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df[1][0]
nan

ipdb> df[1][0], expect[1][0]
(nan, nan)

ipdb> df[1][0] == expect[1][0]
False

ipdb> df[1][1] == expect[1][1]
True

ipdb> type(df[1][0])
<type 'numpy.float64'>

ipdb> type(expect[1][0])
<type 'numpy.float64'>

ipdb> (list(df[1]), list(expect[1]))
([nan, 3.0], [nan, 3.0])

ipdb> df1, df2 = (list(df[1]), list(expect[1])) ;; df1 == df2
False

鉴于我正在尝试针对整个 df 测试整个 expect，包括 NaN 位置，我在做什么错了吗？

比较包含 NaNs 的 Series/DataFrames 相等性的最简单方法是什么？

最佳答案

您可以将 assert_frame_equals 与 check_names=False 一起使用(以免检查索引/列名称)，如果它们不相等，则会引发:

In [11]: from pandas.testing import assert_frame_equal

In [12]: assert_frame_equal(df, expected, check_names=False)

您可以将其包装在一个函数中，例如:

try:
    assert_frame_equal(df, expected, check_names=False)
    return True
except AssertionError:
    return False

在最近的 pandas 中，此功能已添加为 .equals :

df.equals(expected)

关于python - 具有 NaN 相等性比较的 Pandas DataFrames，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19322506/

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