Python “assert_frame_equal”和“equals”之间有什么区别`

我很想找出

assert\u frame\u equal

和

equal

之间的区别。 两者都用于检查两个数据的相等性。它适用于

assert_series_equal

和

assert_index_equal

。那么equals和testing函数之间有什么区别呢

到目前为止，我发现was测试函数在比较值时几乎没有更多的灵活性，比如

check\dtpye

选项等，并且与返回值不同，这是它们之间唯一的区别吗

或者，什么时候应该使用equals方法以外的测试函数

df1=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]})
df2=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]})
pd.testing.assert_frame_equal(df1,df2)
print df1.equals(df2)

pd.testing.assert_series_equal(df1['a'],df2['a'])
print df1['a'].equals(df2['a'])

pd.testing.assert_index_equal(df1.index,df2.index)
print df1.index.equals(df2.index)

当两个数据帧不相等时抛出断言错误

pd.testing.assert_frame_equal(df1, df2)            # no result - pass

pd.testing.assert_frame_equal(df1, pd.DataFrame()) # throws error - fail
# AssertionError       

只返回布尔值True/False

df1.equals(df2)
# True

df1.equals(pd.DataFrame())
# False    

---

pd.testing

中定义的其他函数也是如此，这些函数用于为pandas代码开发。

谢谢您的回答。为了找到两个数据帧的相等性，我可以使用equals，但是什么时候应该使用测试函数呢？在什么阶段我应该应用测试函数而不是相等？请澄清我，我不太理解其中的区别+1:）@MohamedThasinah为了澄清（也许我不清楚），您使用断言函数，主要是在为自己的代码编写单元测试用例时，当您宁愿抛出断言错误（并使测试失败）而不是查询布尔结果的值时。这几乎是惯例问题。谢谢你的宝贵评论。除了熊猫中的平等性检查之外，还有其他内置的测试功能吗？@MohamedThasinah问得好。。。我认为这些是最基本的。如果还有更多的，我不知道。@穆罕默德萨西纳，我建议退房，如果你不满意的话，考虑另开一个职位。