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，当我运行我的上述单元测试时，我得到了这个：

======================================================================
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().

如何测试系列是否相同？

请注意，将 Series 转换为 list 对象似乎可以解决这个问题，但感觉就像一个 hack：

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

Answer 1

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)

如果数组是浮点数，你应该考虑numpy.testing.assert_almost_equal

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

因为直接等于浮点数是有问题的。

如何将 assertSequenceEqual 与 pandas 系列一起使用？

How to use assertSequenceEqual with pandas Series?

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