python - DataFrame.to_dict 为什么会在调用时返回不同的值？

Question

我有一个 DataFrame，它似乎以下列方式出现异常(？):

>>> a=z.to_dict(orient='records')
>>> b=z.to_dict(orient='records')
>>> a1=json.dumps(a)
>>> b1=json.dumps(b)
>>> a1 == b1
True
>>> a == b
False # <<<===== WHAT?!!!
>>> for i in xrange(z.shape[0]):
      print i, a[i] == b[i]
0 True
...
9 True
10 True
11 True
12 False
13 True
14 True
...
20 True
21 False
22 True
...
29 False
30 True
...
40 True
41 True
42 False
43 True
44 True
...
50 False
51 True
52 False
...

这是什么意思？!

Answer 1

@juanpa.arrivlllaga 做到了。在 float 据帧中，当单元格为 np.nan 时，np.nan == np.nan 的计算结果为 False

z = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10), columns=list('abcdefghij'))
z

a=z.to_dict(orient='records')
b=z.to_dict(orient='records')
a1=json.dumps(a)
b1=json.dumps(b)

a == b

True

a1 == b1

True

---

z.loc[5, 'd'] = np.nan
z

a=z.to_dict(orient='records')
b=z.to_dict(orient='records')
a1=json.dumps(a)
b1=json.dumps(b)

a == b

True

a1 == b1

False