Pandas результат проверки значений данных

Другой вопрос Pandas!

Я пишу некоторые модульные тесты, которые проверяют два фрейма данных для равенства, однако тест, похоже, не смотрит на значения фрейма данных, а только на структуру:

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))

print df1
print df2
self.assertItemsEqual(df1, df2)

- > True

Нужно ли мне преобразовывать кадры данных в другую структуру данных, прежде чем утверждать равенство?

Ответ 1

А, конечно, для этого уже есть решение:

from pandas.util.testing import assert_frame_equal

Ответ 2

В то время как assert_frame_equal полезен в модульных тестах, я нашел следующее полезное для анализа, так как можно было бы дополнительно проверить, какие значения не равны: df1.equals(df2)

Ответ 3

Также работают многочисленные утилиты:

import numpy.testing as npt

npt.assert_array_equal(df1, df2)

Ответ 4

In [62]: import numpy as np

In [63]: import pandas as pd

In [64]: np.random.seed(30)

In [65]: df_old = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5))

In [66]: df_old
Out[66]: 
          0         1         2         3         4
0 -1.264053  1.527905 -0.970711  0.470560 -0.100697
1  0.303793 -1.725962  1.585095  0.134297 -1.106855
2  1.578226  0.107498 -0.764048 -0.775189  1.383847
3  0.760385 -0.285646  0.538367 -2.083897  0.937782

In [67]: np.random.seed(30)

In [68]: df_new = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5))

In [69]: df_new
Out[69]: 
          0         1         2         3         4
0 -1.264053  1.527905 -0.970711  0.470560 -0.100697
1  0.303793 -1.725962  1.585095  0.134297 -1.106855
2  1.578226  0.107498 -0.764048 -0.775189  1.383847
3  0.760385 -0.285646  0.538367 -2.083897  0.937782

In [70]: df_old.equals(df_new) #Equality check here, returns boolean expression: True/False
Out[70]: True