如何对pandas.Dataframe的索引进行排序以通过pd.testing.assert_frame_equal

5vf7fwbs 于 2023-05-15 发布在其他

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我正在使用pd.testing.assert_frame_equal来测试我编写的函数是否按预期工作，我得到了一个奇怪的错误：
当我比较以完全相同的方式打印的2个 Dataframe 时（我检查了np.array_equal（df1.values，df2.values）的值是否相同，所以我知道它们按照人类标准是相同的），它给了我一个Assert错误：

DataFrame.index values are different (90.0 %)
[left]:  Int64Index([0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 2, 5, 8, 11, 14,
            17],
           dtype='int64')
[right]: RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

其中左是函数返回的 Dataframe ，右是我为测试创建的 Dataframe 。
这里有两个错误。首先，索引的类型不相等，这很奇怪，但可以通过执行以下操作轻松解决：

right.index = list(right.index)

如here所示。第二个问题是左索引的顺序，因为在将该行代码添加到测试中之后，它仍然返回以下错误：

DataFrame.index values are different (90.0 %)
[left]:  Int64Index([0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 2, 5, 8, 11, 14,
            17],
           dtype='int64')
[right]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
            19],
           dtype='int64')

我正在测试的函数将数据框拆分成组，melts其中的一些，然后joins所有的数据框重新组合在一起。
我在函数内部使用sort_index来保持索引的有序性（它们应该是有序的），但是在我所做的打印中，它们在测试错误中显示为有序的（0，1，2，3...），正如你所看到的，它们不是有序的。
我也试过使用reindex和reset_index，但它们没有显示出任何区别（也许有一些隐藏的选项我没有尝试过，谁知道呢？）
最后一个问题是：我如何对DataFrame的索引进行排序，以便测试通过？

当在正确的文件和函数中使用时，sort_index允许测试通过

（我在改变一个副本，而不是正确的功能...）

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76234027/how-to-sort-the-index-of-a-pandas-dataframe-to-pass-pd-testing-assert-frame-equa

2条答案

按热度按时间

sirbozc51#

我无法在pandas 2.0.0+上复制您的问题

print(pd.__version__)
# 2.0.1

idx1 = pd.Index([0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 2, 5, 8, 11, 14, 17], dtype='int64')
idx2 = pd.RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

df1 = pd.DataFrame(index=idx1).sort_index()
df2 = pd.DataFrame(index=idx2)

print(df1.index)
# Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64')
print(df2.index)
# RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

pd.testing.assert_frame_equal(df1, df2) # no error

赞(0）回复(0）举报 2023-05-15

wsxa1bj12#

如果在测试的函数中正确使用了sort_index，它就会通过测试。
如果你修改了其他文件中的其他函数，你并没有改进你正在测试的函数，所以它不会通过测试

赞(0）回复(0）举报 2023-05-15