python - Pandas DataFrame 相等 - 索引编号

Question

索引编号在测试数据帧相等性时重要吗？我有 2 个相同的数据框，具有完全相同的数据和列。唯一的区别是每行的索引号不同，并且 equals 方法返回 False。我该如何解决这个问题？这是我的数据框

   A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

     A   B
418  87  69
107  87  54
108  87  75
250  87  22

Answer 1

您可以使用np.array_equal来检查值，但是顺序很重要，因此在您的示例中，您必须首先按索引排序。

In [11]: df1
Out[11]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [12]: df2
Out[12]:
      A   B
418  87  69
107  87  54
108  87  75
250  87  22

In [13]: df3 = df2.sort()

In [14]: df3
Out[14]:
      A   B
107  87  54
108  87  75
250  87  22
418  87  69

In [15]: np.array_equal(df1, df3)
Out[15]: True

<小时/>

注意:您无法比较 df1 和 df2，因为它们具有不同的索引:

In [21]: df1 == df2
ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame object

您可以重置索引，但请注意，可能会因此引发异常:

In [22]: df3.reset_index(drop=True)
Out[22]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [23]: np.all(df1 == df3.reset_index(drop=True))
Out[23]: True

另一种选择是在 assert_frame_equals 周围有一个 try 和 except block :

In [24]: pd.util.testing.assert_frame_equal(df1, df3.reset_index(drop=True))

就像这个related answer .

正如 Jeff 指出的，您可以使用 .equals，它的作用是:

In [25]: df1.equals(df3.reset_index(drop=True))
Out[25]: True