pandas.testing.assert_series_equal#
- 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)[源代码]#
检查左侧和右侧系列是否相等。
- 参数
- left系列
- right系列
- check_dtype布尔值，默认为True
是否勾选Series dtype是否相同。
- check_index_typeBool or{‘EQUVAL’}，默认为‘EQUVAL’
是否检查Index类，dtype和INFERSED_TYPE是否相同。
- check_series_type布尔值，默认为True
是否勾选Series类是否相同。
- check_less_preciseBool或int，默认为False
指定比较精度。仅当check_exact为FALSE时使用。比较小数点后的5位(False)或3位(True)。如果为int，则指定要比较的位数。
当比较两个数字时，如果第一个数字的量级小于1e-5，我们将直接比较这两个数字，并检查它们在指定的精度内是否相等。否则，我们将比较 比率 将第二个数字的值转换为第一个数字，并检查其在指定精度内是否等于1。
1.1.0 版后已移除: 使用 rtol 和 atol 而是分别定义相对/绝对公差。类似于
math.isclose()。- check_names布尔值，默认为True
是否选中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，它是可比较的，忽略dtype。
- check_categorical布尔值，默认为True
是否准确比较内部范畴。
- check_category_order布尔值，默认为True
是否比较内部类别词的类别顺序。
1.0.2 新版功能.
- check_freq布尔值，默认为True
是否选中 freq DatetimeIndex或TimedeltaIndex上的属性。
1.1.0 新版功能.
- check_flags布尔值，默认为True
是否选中 flags 属性。
1.2.0 新版功能.
- rtol浮点，默认为1e-5
相对容差。仅当check_exact为FALSE时使用。
1.1.0 新版功能.
- atol浮点型，默认为1e-8
绝对容忍。仅当check_exact为FALSE时使用。
1.1.0 新版功能.
- obj字符串，默认的‘Series’
指定要比较的对象名称，在内部用于显示相应的断言消息。
- check_index布尔值，默认为True
是否检查索引等价性。如果为False，则仅比较值。
1.3.0 新版功能.
示例
>>> 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)