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python - pandas.DataFrame.equals 的契约(Contract)

coder 2023-08-24 原文

我有一个函数的简单测试用例，它返回一个可能包含 NaN 的 df。我正在测试输出和预期输出是否相等。

>>> output
Out[1]: 
      r   t  ts  tt  ttct
0  2048  30   0  90     1
1  4096  90   1  30     1
2     0  70   2  65     1

[3 rows x 5 columns]
>>> expected
Out[2]: 
      r   t  ts  tt  ttct
0  2048  30   0  90     1
1  4096  90   1  30     1
2     0  70   2  65     1

[3 rows x 5 columns]
>>> output == expected
Out[3]: 
      r     t    ts    tt  ttct
0  True  True  True  True  True
1  True  True  True  True  True
2  True  True  True  True  True

但是，由于 NaN，我不能简单地依赖 == 运算符。我的印象是解决这个问题的适当方法是使用 equals 方法。来自documentation :

pandas.DataFrame.equals
DataFrame.equals(other)
Determines if two NDFrame objects contain the same elements. NaNs in the same location are considered equal.

尽管如此:

>>> expected.equals(log_events)
Out[4]: False

稍微深入一下就会发现框架的不同:

>>> output._data
Out[5]: 
BlockManager
Items: Index([u'r', u't', u'ts', u'tt', u'ttct'], dtype='object')
Axis 1: Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
FloatBlock: [r], 1 x 3, dtype: float64
IntBlock: [t, ts, tt, ttct], 4 x 3, dtype: int64
>>> expected._data
Out[6]: 
BlockManager
Items: Index([u'r', u't', u'ts', u'tt', u'ttct'], dtype='object')
Axis 1: Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
IntBlock: [r, t, ts, tt, ttct], 5 x 3, dtype: int64

强制该输出浮点 block 为 int，或强制预期的 int block 为浮点，测试通过。

显然，平等有不同的含义，DataFrame.equals 执行的那种测试在某些情况下可能很有用。尽管如此，== 和 DataFrame.equals 之间的差异让我感到沮丧，并且看起来像是一种不一致。在伪代码中，我希望它的行为匹配:

(self.index == other.index).all() \
and (self.columns == other.columns).all() \
and (self.values.fillna(SOME_MAGICAL_VALUE) == other.values.fillna(SOME_MAGICAL_VALUE)).all().all()

然而，事实并非如此。我的想法是错误的，还是 Pandas API 中的不一致？此外，鉴于可能存在 NaN，我应该为我的目的执行什么测试？

最佳答案

.equals() 照它说的做。它测试元素之间的精确相等性、nans(和 NaTs)的定位、dtype 相等性和索引相等性。将此视为 df 是 df2 类型的测试，但它们实际上不必是同一对象，IOW，df.equals(df.copy())总是正确的。

你的例子失败了，因为不同的数据类型不相等(尽管它们可能是等价的)。所以您可以为此使用com.array_equivalent，或者如果您不使用(df == df2).all().all()没有nans。

这是 np.array_equal 的替代品，它在 nan 位置检测(和对象 dtypes)中被破坏。

它主要在内部使用。那就是说，如果你喜欢对等的增强(例如，元素在 == 意义上是等价的，并且 nan 位置匹配)，请在 github 上打开一个问题。 (最好提交 PR!)

关于python - pandas.DataFrame.equals 的契约(Contract)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26552116/

DataFrameContractcodeTrue39pythonpandas

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