本文整理汇总了Python中pandas.indexes.api.CategoricalIndex.equals方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python CategoricalIndex.equals方法的具体用法？Python CategoricalIndex.equals怎么用？Python CategoricalIndex.equals使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pandas.indexes.api.CategoricalIndex的用法示例。
在下文中一共展示了CategoricalIndex.equals方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_equals
# 需要导入模块: from pandas.indexes.api import CategoricalIndex [as 别名]
# 或者: from pandas.indexes.api.CategoricalIndex import equals [as 别名]
def test_equals(self):
ci1 = CategoricalIndex(['a', 'b'], categories=['a', 'b'], ordered=True)
ci2 = CategoricalIndex(['a', 'b'], categories=['a', 'b', 'c'],
ordered=True)
self.assertTrue(ci1.equals(ci1))
self.assertFalse(ci1.equals(ci2))
self.assertTrue(ci1.equals(ci1.astype(object)))
self.assertTrue(ci1.astype(object).equals(ci1))
self.assertTrue((ci1 == ci1).all())
self.assertFalse((ci1 != ci1).all())
self.assertFalse((ci1 > ci1).all())
self.assertFalse((ci1 < ci1).all())
self.assertTrue((ci1 <= ci1).all())
self.assertTrue((ci1 >= ci1).all())
self.assertFalse((ci1 == 1).all())
self.assertTrue((ci1 == Index(['a', 'b'])).all())
self.assertTrue((ci1 == ci1.values).all())
# invalid comparisons
with tm.assertRaisesRegexp(ValueError, "Lengths must match"):
ci1 == Index(['a', 'b', 'c'])
self.assertRaises(TypeError, lambda: ci1 == ci2)
self.assertRaises(
TypeError, lambda: ci1 == Categorical(ci1.values, ordered=False))
self.assertRaises(
TypeError,
lambda: ci1 == Categorical(ci1.values, categories=list('abc')))
# tests
# make sure that we are testing for category inclusion properly
self.assertTrue(CategoricalIndex(
list('aabca'), categories=['c', 'a', 'b']).equals(list('aabca')))
with tm.assert_produces_warning(FutureWarning, check_stacklevel=False):
self.assertTrue(CategoricalIndex(
list('aabca'), categories=['c', 'a', 'b', np.nan]).equals(list(
'aabca')))
self.assertFalse(CategoricalIndex(
list('aabca') + [np.nan], categories=['c', 'a', 'b']).equals(list(
'aabca')))
self.assertTrue(CategoricalIndex(
list('aabca') + [np.nan], categories=['c', 'a', 'b']).equals(list(
'aabca') + [np.nan]))