具有NaNs相等性的Pandas DataFrames比较

Question

在对某些功能进行单元测试的上下文中，我试图使用python pandas建立2个DataFrames的相等性：

ipdb> expect
                            1   2
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df
identifier                  1   2
timestamp
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df[1][0]
nan

ipdb> df[1][0], expect[1][0]
(nan, nan)

ipdb> df[1][0] == expect[1][0]
False

ipdb> df[1][1] == expect[1][1]
True

ipdb> type(df[1][0])
<type 'numpy.float64'>

ipdb> type(expect[1][0])
<type 'numpy.float64'>

ipdb> (list(df[1]), list(expect[1]))
([nan, 3.0], [nan, 3.0])

ipdb> df1, df2 = (list(df[1]), list(expect[1])) ;; df1 == df2
False

鉴于我正在尝试expect针对的完整测试df（包括NaN职位），我在做什么错？

比较包含NaNs的Series / DataFrames相等性的最简单方法是什么？

Answer 1

您可以将assert_frame_equals与check_names = False一起使用（以免检查索引/列名称），如果它们不相等，则会引发：

In [11]: from pandas.testing import assert_frame_equal

In [12]: assert_frame_equal(df, expected, check_names=False)

您可以将其包装在具有以下内容的函数中：

try:
    assert_frame_equal(df, expected, check_names=False)
    return True
except AssertionError:
    return False

在最近的熊猫中，此功能已添加为.equals：

df.equals(expected)