Python 如何在单元测试中使用数据帧

我正在开发一组python脚本来预处理数据集，然后使用scikit learn生成一系列机器学习模型。我想开发一组单元测试来检查数据预处理功能，并且希望能够使用一个小的测试数据帧，我可以为它确定答案并在断言语句中使用它

我似乎无法让它加载数据帧并使用self将其传递给单元测试。我的代码看起来像这样

def setUp(self):
    TEST_INPUT_DIR = 'data/'
    test_file_name =  'testdata.csv'
    try:
        data = pd.read_csv(INPUT_DIR + test_file_name,
            sep = ',',
            header = 0)
    except IOError:
        print 'cannot open file'
    self.fixture = data

def tearDown(self):
    del self.fixture

def test1(self):    
    self.assertEqual(somefunction(self.fixture), somevalue)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

---

谢谢你的帮助。

熊猫有一些测试工具

import unittest
import pandas as pd
from pandas.util.testing import assert_frame_equal # <-- for testing dataframes

class DFTests(unittest.TestCase):

    """ class for running unittests """

    def setUp(self):
        """ Your setUp """
        TEST_INPUT_DIR = 'data/'
        test_file_name =  'testdata.csv'
        try:
            data = pd.read_csv(INPUT_DIR + test_file_name,
                sep = ',',
                header = 0)
        except IOError:
            print 'cannot open file'
        self.fixture = data

    def test_dataFrame_constructedAsExpected(self):
        """ Test that the dataframe read in equals what you expect"""
        foo = pd.DataFrame()
        assert_frame_equal(self.fixture, foo)

导入单元测试
作为pd进口熊猫
从pandas.util.testing import assert_frame_equal#中，如果您使用的是最新的pandas，我认为以下方法更简洁一些：

import pandas as pd

pd.testing.assert_frame_equal(my_df, expected_df)
pd.testing.assert_series_equal(my_series, expected_series)
pd.testing.assert_index_equal(my_index, expected_index)

如果这些函数不“相等”，则每个函数都将引发断言错误

有关更多信息和选项：
您也可以使用
snapshottest
执行类似操作

你说的“你不能做到”是什么意思？有错误吗？如果是，错误是什么？您希望发生什么，以及会发生什么情况？我没有收到错误，无论我在测试中添加了什么，测试都会成功运行。我想做的是生成测试，测试操作pandas数据帧的函数，并使用一个小测试数据帧确认它们的行为。您需要用实际数据显示一个实际示例，但实际数据不起作用。当您使用
self
时，您必须将这些函数放入类中。感谢您的帮助，我尝试了一个使用嵌入式数据帧的示例，但没有成功。明天我将尝试构建类，看看这是否解决了问题。从
pandas导入。在最新的pandas中测试
-请参阅