Python pandas.testing.assert_series_equal用法及代码示例

用法: pandas.testing.assert_series_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_series_type=True, check_less_precise=NoDefault.no_default, check_names=True, check_exact=False, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True, check_category_order=True, check_freq=True, check_flags=True, rtol=1e-05, atol=1e-08, obj='Series', *, check_index=True)

检查左右系列是否相等。

参数：

left：Series

right：Series

check_dtype：布尔值，默认为真

是否检查 Series dtype 是否相同。

check_index_type：bool 或 {‘equiv’}，默认 ‘equiv’

是否检查Index类，dtype和inferred_type是否相同。

check_series_type：布尔值，默认为真

是否检查 Series 类是否相同。

check_less_precise：bool 或 int，默认为 False

指定比较精度。仅在 check_exact 为 False 时使用。比较小数点后的 5 位 (False) 或 3 位 (True)。如果是 int，则指定要比较的数字。

比较两个数时，如果第一个数的幅度小于 1e-5，我们直接比较这两个数，并在指定的精度内检查它们是否相等。否则，我们比较第二个数与第一个数的比值，并在指定的精度内检查它是否等于 1。

check_names：布尔值，默认为真

是否检查系列和索引名称属性。

check_exact：布尔值，默认为 False

是否准确比较数字。

check_datetimelike_compat：布尔值，默认为 False

比较 datetime-like 这是可比较的忽略 dtype。

check_categorical：布尔值，默认为真

是否准确比较内部分类。

check_category_order：布尔值，默认为真

是否比较内部分类的分类顺序。

check_freq：布尔值，默认为真

是否检查 DatetimeIndex 或 TimedeltaIndex 上的freq 属性。

check_flags：布尔值，默认为真

是否检查flags 属性。

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“系列”

指定要比较的对象名称，内部用于显示适当的断言消息。

check_index：布尔值，默认为真

是否检查索引等价。如果为 False，则仅比较值。

例子：

>>> from pandas import testing as tm
>>> a = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> b = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> tm.assert_series_equal(a, b)

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.testing.assert_series_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。