assert_frame_equal()是pytest库中的一个函数,可以用来断言两个DataFrame是否相等。该函数会同时比较DataFrame的形状、索引和值。如果所有条件都满足,则测试通过;否则,测试失败并抛出异常。首先,你需要安装pytest库(如果尚未安装): pip install pytest 然后,在Python脚本或交互式环境中导入assert_frame_equal()函数: fro...
assert_frame_equal 是pandas 库中的一个函数,用于比较两个 DataFrame 对象是否完全相等。这个函数在进行单元测试或者验证数据处理逻辑时非常有用。当你有两个预期的 DataFrame,并且想要确认你的代码生成的 DataFrame 是否与预期相符时,可以使用这个函数。 基础概念 DataFrame: pandas 中的一个二维数据结构,类似于...
assert_frame_equal()是pytest库中的一个函数,用于断言两个DataFrame是否相等。它会同时比较DataFrame的形状、索引和值。如果所有条件都满足,则测试通过;否则,测试失败并抛出异常。 首先,需要安装pytest库: bash pip install pytest 然后,在Python脚本中使用以下代码: python import pandas as pd from pandas.util.te...
DataFrames 中列的顺序对我来说并不重要。然而,这对 Pandas 来说似乎很重要: import pandas df1 = pandas.DataFrame(index = [1,2,3,4]) df2 = pandas.DataFrame(index = [1,2,3,4]) df1['A'] = [1,2,3,4] df1['B'] = [2,3,4,5] df2['B'] = [2,3,4,5] df2['A'] = [1,...
assert_frame_equal是比较两个df是否完全一模一样。index都要一样! import pandas as pd import numpy as np from pandas.testing import assert_frame_equal df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, -1)) …
在pandas.testing子程序包中,在创建单元测试时,存在一个分析人员可以使用的函数。如果两个DataFrame不相等,则assert_frame_equal函数将引发AssertionError;如果两个DataFrame相等,则返回None。 >>>frompandas.testingimportassert_frame_equal>>>assert_frame_equal(college_ugds,college_ugds)isNoneTrue ...
Pandas有一个assert_frame_equal方法,也可以判断DataFrame是否相同: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> from pandas.testing import assert_frame_equal >>> assert_frame_equal( ... movie_boolean, movie_mask, check_dtype=False ... ) ...
movie_equal.all().all() False movie_equal.size - movie_equal.sum().sum() 2654 movie.isnull().sum().sum() 2654 比较两个DataFrame最直接的方法是使用equals()方法 frompandas.testingimportassert_frame_equal assert_frame_equal(movie, movie) ...
用于比较Series和DataFrame结果的方法分别是tm.assert_series_equal(result, expected)和tm.assert_frame_equal(result, expected)。 当测试多个情况时,请使用@pytest.mark.parameterize。 当一个测试用例预期会失败时,请使用pytest.mark.xfail。 当一个测试用例永远不会通过时,请使用pytest.mark.skip。
DataFrame( data=e_data, index=pd.Index(data=e_index, name="row"), columns=pd.Index(data=e_columns, name="col") ) tm.assert_frame_equal(left=actual, right=expected) # fails Issue Description Rows and columns are unexpectedly dropped while creating a pivot table with a single NaN index...