python - Pandas 单元测试 : How to assert equality of NaT and NaN values?

Question

在 NumPy 和 Pandas 中，nan != nan 和 NaT != NaT。因此，在单元测试期间比较结果时，我如何断言返回值是这些值之一？一个简单的 assertEqual 自然会失败，即使我使用 pandas.util.testing。

Answer 1

如果您要比较标量，一种方法是使用 assertTrue 和 isnull。例如，在 DataFrame 单元测试 (pandas/tests/test_frame.py) 中，您可以找到 tests such as this :

self.assertTrue(com.isnull(df.ix['c', 'timestamp']))

(com 是 pandas/core/common.py 的别名，因此 com.isnull 调用与 相同的底层函数>pd.isnull.)

另一方面，如果您将 Series 或 DataFrame 与 null 值进行相等性比较，这些将由 tm.assert_series_equal 和 tm.assert_frame_equal 自动处理。例如:

>>> import pandas.util.testing as tm
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, np.nan]})
>>> df
    a
0   1
1 NaN

通常，NaN 不等于NaN:

>>> df == df
       a
0   True
1  False

但是 assert_frame_equal 将 NaN 处理为等于自身:

>>> tm.assert_frame_equal(df, df)
# no AssertionError raised