【发布时间】：2016-12-01 14:26:00
【问题描述】：
对于单元测试，我必须比较两个 pandas DataFrame（只有一列，因此它们也可以转换为 Series 而不会丢失信息）。问题是一个的索引是日期时间类型，另一个是日期。出于我们的目的，两者中的信息是相等的，因为没有使用日期时间的时间部分。
要检查两个对象在单元测试中是否相等，我可以：
- 提取其中之一的索引并转换为日期/日期时间
- 仅提取一列的值，比较这些值以及开始日期和结束日期
我错过了比较两者的优雅方式吗？
代码示例：
from datetime import date, datetime, timedelta
import pandas as pd
days_in_training = 40
start_date = date(2016, 12, 1)
dates = [start_date + timedelta(days=i) for i in range(days_in_training)]
actual = pd.DataFrame({'col1': range(days_in_training)}, index=dates)
start_datetime = datetime(2016, 12, 1)
datetimes = [start_datetime + timedelta(days=i) for i in range(days_in_training)]
expected = pd.DataFrame({'col1': range(days_in_training)}, index=datetimes)
assert(all(actual == expected))
给予：
ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects
【问题讨论】：
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试试
assert(all(actual.values == expected.values))这里.values返回一个 np 数组，因此不涉及索引 -
嗯，是的。这是我的建议之一，但它不会测试日期是否也匹配。我可以单独测试它，但我只是想知道是否有一个优雅的解决方案可以一次完成所有事情。
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为什么不直接将索引转换为日期？
expected.index = expected.index.date，然后对齐 -
实际上
actual == expected已经对我有用了 -
你使用的是什么版本的 pandas/numpy？我的是 0.19.1 和 1.11.0
标签： python unit-testing pandas