比較幾乎相同的兩個熊貓系列/數據幀

對於單元測試，我必須比較兩個熊貓數據幀（有一列，所以它們也可以投射到系列而不會丟失信息）。問題是一個是日期時間類型的索引，另一個是日期。就我們的目的而言，由於日期時間的時間分量未被使用，所以兩者中的信息是相等的。比較幾乎相同的兩個熊貓系列/數據幀

要檢查兩個對象是相等的單元測試我能：

提取其中之一的指標，並轉換爲日期/日期
提取物中的一列剛值，比較那些和開始和結束日期

我缺少任何優雅的方式來比較兩個？

代碼例如：

from datetime import date, datetime, timedelta 
import pandas as pd 

days_in_training = 40 
start_date = date(2016, 12, 1) 
dates = [start_date + timedelta(days=i) for i in range(days_in_training)] 
actual = pd.DataFrame({'col1': range(days_in_training)}, index=dates) 

start_datetime = datetime(2016, 12, 1) 
datetimes = [start_datetime + timedelta(days=i) for i in range(days_in_training)] 
expected = pd.DataFrame({'col1': range(days_in_training)}, index=datetimes) 

assert(all(actual == expected))

給出：

ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects

來源

2016-12-01 Peter Smit

嘗試'assert（all（actual.values == expected.values））''here .values'返回一個np數組，因此不涉及索引 – EdChum

嗯，是的。這是我的建議之一，但它不測試日期是否匹配。我可以單獨測試，但我只是想知道是否有一個優雅的解決方案，一次做所有事情。 –

爲什麼不直接將索引轉換爲日期？ 'expected.index = expected.index.date'，那麼它實際上會對齊 – EdChum

供將來參考，通過這個博文（https://penandpants.com/2014/10/07/testing-with-numpy-and-pandas/）我發現功能pandas.util.testing.assert_frame_equal()（https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/29de89c1d961bea7aa030422b56b061c09255b96/pandas/util/testing.py#L621）

這個函數有一定的靈活性在測試中。此外，它還打印了一個摘要，爲什麼DataFrames可能不被認爲是相同的，則線路assert(all(actual == expected))只返回True或False，這會使調試更加困難。

來源

2017-04-14 08:33:25

比較幾乎相同的兩個熊貓系列/數據幀

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