`assert_frame_equal`和`equals`有什么区别
发布于2019-11-07 19:51 阅读(3599) 评论(0) 点赞(11) 收藏(4)
我很好奇，找到之间的差异assert_frame_equal和equal。两者都用于检查两个数据的相等性。它适用于assert_series_equal和assert_index_equal。那么equals和测试函数之间有什么区别？
到目前为止，我发现测试功能为比较值（如check_dtpye选项等）提供了更多的灵活性，并且不同于返回值，这是它们之间的唯一区别吗？
否则，何时应使用equals方法以外的测试功能？
df1=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]})
df2=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]})
pd.testing.assert_frame_equal(df1,df2)
print df1.equals(df2)
pd.testing.assert_series_equal(df1['a'],df2['a'])
print df1['a'].equals(df2['a'])
pd.testing.assert_index_equal(df1.index,df2.index)
print df1.index.equals(df2.index)解决方案
assert_frame_equalAssertionError当两个DataFrame不相等时，抛出。
>>> pd.testing.assert_frame_equal(df1, df2)
>>> pd.testing.assert_frame_equal(df1, pd.DataFrame())
AssertionError DataFrame.equals 只需返回一个布尔值True / False。
>>> df1.equals(df2)
True
>>> df1.equals(pd.DataFrame())
False 在中定义的其他功能也是如此，这些功能pd.testing用于开发熊猫代码的单元测试。
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作者：黑洞官方问答小能手
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力