pip install pytest 然后,在Python脚本或交互式环境中导入assert_frame_equal()函数: from pandas.util.testing import assert_frame_equal 接下来,使用assert_frame_equal()函数来比较两个DataFrame: assert_frame_equal(df1, df2) # 如果df1和df2相等,则测试通过;否则抛出异常 3. 使用compare()方法 compare()方法...
pandas.testing.assert_frame_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_column_type='equiv', check_frame_type=True, check_less_precise=NoDefault.no_default, check_names=True, by_blocks=False, check_exact=False, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True,...
pandas.testing.assert_frame_equal 通过上述信息,你应该能够理解 assert_frame_equal 的基础概念、优势、类型、应用场景以及如何解决常见问题。 相关搜索:Pandas合并具有相同结构的两个数据帧如何在pandas中减去两个相同的数据帧复杂Pandas数据帧的相同天数之和如何在相同的pandas数据帧中比较两个值PANDAS:两个数据帧...
assert_frame_equal是比较两个df是否完全一模一样。index都要一样! importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandas.testingimportassert_frame_equaldf1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,-1))df2=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,-1))df1==df2assert_frame_equal(df1,df2) 参考: Python:比较两个datafra...
我用的是pandas。 当我保存一个数据帧,然后再次读取它时,我的数据是不一样的。不完全一样。 import pandas as pd from pandas.testing import assert_frame_equal import myproject.io.db as db old = db.get_account() old.to_csv(r'mypath\myfile.csv') ...
当然参见 pandas.util.testing.assert_frame_equal 你可以传递的其他参数 原文由 Quant 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并接收问题和回答的更新提醒 参与内容的编辑和改进,让解决方法与时俱进 注册登录 ...
testing.assert_frame_equal(left, right[, …]):检查左右DataFrame是否相等。 testing.assert_series_equal(left, right[, …]):检查左右系列是否相等。 testing.assert_index_equal(left, right[, …]):检查左右索引是否相等。 例外and 警告 errors.DtypeWarning :从文件中读取列中的不同dtypes时出现警告。 err...
import pandas as pd from pandas.util.testing import assert_frame_equal df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) assert_frame_equal(df1, df2) # 如果df1和df2相等,则测试通过;否则抛出异常 总结 ...
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 ... ) ...
check_exact 现在只在 testing.assert_frame_equal() 和testing.assert_series_equal() 中对浮点类型的数据类型生效。特别地,整数类型数据类型总是被精确检查的 (GH 55882) 弃用 链式赋值 在准备好对 pandas 3.0 中的复制 / 视图行为进行较大的即将到来的更改(写时复制 (CoW), PDEP-7)之前,我们已开始弃用 ...