Python cudf.testing.testing.assert_index_equal用法及代码示例

用法: cudf.testing.testing.assert_index_equal(left, right, exact='equiv', check_names: bool = True, check_less_precise: Union[bool, int] = False, check_exact: bool = True, check_categorical: bool = True, check_order: bool = True, rtol: float = 1e-05, atol: float = 1e-08, obj: str = 'Index')

检查左右索引是否相等

此函数旨在比较两个索引并输出任何差异。附加参数允许改变执行的相等检查的严格性。

参数：

left： index: 左索引比较
right： index: 要比较的正确索引
exact：bool 或 {‘equiv’}，默认 ‘equiv’: 是否检查Index类，dtype和inferred_type是否相同。如果‘equiv’，那么 RangeIndex 也可以替代 Int8Index、Int16Index、Int32Index、Int64Index。
check_names：布尔值，默认为真: 是否检查名称属性。
check_less_precise：bool 或 int，默认为 False: 尚不支持
check_exact：布尔值，默认为 False: 是否准确比较数字。
check_categorical：布尔值，默认为真: 是否准确比较内部分类。
check_order：布尔值，默认为真: 是否比较索引条目的顺序以及它们的值。如果为 True，则两个索引必须以相同的顺序包含相同的元素。如果为 False，则两个索引必须包含相同的元素，但顺序不限。
rtol：浮点数，默认 1e-5: 相对容差。仅在 check_exact 为 False 时使用。
atol：浮点数，默认 1e-8: 绝对的宽容。仅在 check_exact 为 False 时使用。
obj：str，默认“索引”: 指定要比较的对象名称，内部用于显示适当的断言消息。

例子：

>>> import cudf
>>> id1 = cudf.Index([1, 2, 3, 4])
>>> id2 = cudf.Index([1, 2, 3, 5])
>>> cudf.testing.assert_index_equal(id1, id2)
......
......
AssertionError: ColumnBase are different

values are different (25.0 %)
[left]:  [1 2 3 4]
[right]: [1 2 3 5]

>>> id2 = cudf.Index([1, 2, 3, 4], name="b")
>>> cudf.testing.assert_index_equal(id1, id2)
......
......
AssertionError: Index are different

name mismatch
[left]:  a
[right]: b

这将顺利通过：

>>> id2 = cudf.Index([1, 2, 3, 4], name="a")
>>> cudf.testing.assert_index_equal(id1, id2)

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.testing.testing.assert_index_equal。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。