本文整理汇总了Python中pyvttbl.DataFrame.validate方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python DataFrame.validate方法的具体用法？Python DataFrame.validate怎么用？Python DataFrame.validate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pyvttbl.DataFrame的用法示例。
在下文中一共展示了DataFrame.validate方法的4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: test3
# 需要导入模块: from pyvttbl import DataFrame [as 别名]
# 或者: from pyvttbl.DataFrame import validate [as 别名]
def test3(self):
df=DataFrame()
with self.assertRaises(Exception) as cm:
df.validate({'GROUP' : lambda x: x in ['AA', 'AB', 'LAB']})
self.assertEqual(str(cm.exception),
'table must have data to validate data')示例2: test4
# 需要导入模块: from pyvttbl import DataFrame [as 别名]
# 或者: from pyvttbl.DataFrame import validate [as 别名]
def test4(self):
df=DataFrame()
df.insert([('GROUP','AA'),('VAL',1)])
with self.assertRaises(Exception) as cm:
df.validate(lambda x: x in ['AA', 'AB', 'LAB'])
self.assertEqual(str(cm.exception),
'criteria must be mappable type')示例3: test1
# 需要导入模块: from pyvttbl import DataFrame [as 别名]
# 或者: from pyvttbl.DataFrame import validate [as 别名]
def test1(self):
df=DataFrame()
df.read_tbl('data\suppression~subjectXgroupXageXcycleXphase.csv')
##df['RANDDATA'][42]='nan'
R=df.validate({'GROUP' : lambda x: x in ['AA', 'AB', 'LAB'],
'SEX' : lambda x: x in [0,1],
'SUPPRESSION' : lambda x: x < 1000.,
'RANDDATA' : lambda x: _isfloat(x),
'SUBJECT' : _isint}, verbose=False, report=False)
self.assertTrue(R)示例4: test0
# 需要导入模块: from pyvttbl import DataFrame [as 别名]
# 或者: from pyvttbl.DataFrame import validate [as 别名]
def test0(self):
df=DataFrame()
df.read_tbl('data\suppression~subjectXgroupXageXcycleXphase.csv')
df['RANDDATA'][42]=0.
R=df.validate({'GROUP' : lambda x: x in ['AA', 'AB', 'LAB'],
'SEX' : lambda x: x in [0],
'SUPPRESSION' : lambda x: x < 62.,
'RANDDATA' : lambda x: x!=0,
'SUBJECT' : _isint}, verbose=False, report=False)
self.assertFalse(R)