姬長信(Redy)

python – 与NaNs相等比较的Pandas DataFrames


在单元测试一些函数的上下文中,我试图使用python pandas建立2个DataFrame的相等性:
ipdb> expect
                            1   2
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df
identifier                  1   2
timestamp
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df[1][0]
nan

ipdb> df[1][0], expect[1][0]
(nan, nan)

ipdb> df[1][0] == expect[1][0]
False

ipdb> df[1][1] == expect[1][1]
True

ipdb> type(df[1][0])


ipdb> type(expect[1][0])


ipdb> (list(df[1]), list(expect[1]))
([nan, 3.0], [nan, 3.0])

ipdb> df1, df2 = (list(df[1]), list(expect[1])) ;; df1 == df2
False

鉴于我正试图测试整个df的整体预期,包括NaN的位置,我做错了什么?

比较包含NaN的Series / DataFrame的相等性的最简单方法是什么?