在Python中与NaNs相等比较的Pandas DataFrames

在单元测试一些函数的上下文中,我试图使用 python pandas建立2个DataFrame的相等性：

ipdb> expect
                            1   2
2012-01-01 0+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df
identifier                  1   2
timestamp
2012-01-01 0+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

鉴于我正试图测试整个df的整体预期,包括NaN的位置,我做错了什么？

比较包含NaN的Series / DataFrame的相等性的最简单方法是什么？

您可以将assert_frame_equals与check_names = False一起使用(以便不检查索引/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)

你可以将它包装在一个函数中,例如：

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

在最近的大熊猫中,此功能已添加为 .equals ：

df.equals(expected)

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