python - 如何将assertSequenceEqual与pandas系列一起使用？

Question

我想使用 unittest 模块检查两个 pandas.Series 对象是否具有相同的内容:

    self.assertSequenceEqual(
        df['some_column'],
        someOtherSeries)

根据 unittest 文档，上述内容应该有效(基于 the docs )。但是，当我运行上述单元测试时，我得到以下结果:

======================================================================
ERROR: test_my_test (my_module.test.test_my_module.SimpleTest)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/root/src/my_module/my_module/test/test_my_test.py", line 28, in test_my_test
    someOtherSeries)
  File "/usr/local/lib/python2.7/unittest/case.py", line 663, in assertSequenceEqual
    if seq1 == seq2:
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py", line 917, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

如何测试Series是否相同？

请注意，将 Series 转换为 list 对象似乎可以解决此问题，但感觉像是一种黑客攻击:

    self.assertSequenceEqual(
        list(df['some_column']),
        list(someOtherSeries))

Answer 1

请注意，df['some_column'].values 是一个 numpy 数组。要测试 numpy 数组的相等性(o 等价性)，您可以使用 numpy.testing :

from numpy import testing

testing.assert_array_equal(df['some_column'].values, someOtherSeries.values)

如果数组是浮点型，则应考虑 numpy.testing.assert_almost_equal

testing.assert_almost_equal(df['some_column'].values, someOtherSeries.values)

因为直接等于 float 是有问题的。