Pandas DataFrame相等性-索引编号_python

索引编号在测试数据帧是否相等时重要吗？ 我有2个完全相同的数据框和完全相同的数据和列。 唯一的区别是每一行的索引号不同，并且equals方法返回False。 我该如何解决？ 这是我的数据框

   A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

     A   B
418  87  69
107  87  54
108  87  75
250  87  22

您可以使用np.array_equal来检查值，但是顺序很重要，因此在您的示例中，您必须首先按索引排序。

In [11]: df1
Out[11]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [12]: df2
Out[12]:
      A   B
418  87  69
107  87  54
108  87  75
250  87  22

In [13]: df3 = df2.sort()

In [14]: df3
Out[14]:
      A   B
107  87  54
108  87  75
250  87  22
418  87  69

In [15]: np.array_equal(df1, df3)
Out[15]: True

注意：您无法比较df1和df2，因为它们具有不同的索引：

In [21]: df1 == df2
ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame object

您可以重置索引，但是请注意，由于这个原因会引发异常：

In [22]: df3.reset_index(drop=True)
Out[22]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [23]: np.all(df1 == df3.reset_index(drop=True))
Out[23]: True

另一个选择是尝试一下，但在assert_frame_equals周围进行assert_frame_equals ：

In [24]: pd.util.testing.assert_frame_equal(df1, df3.reset_index(drop=True))

就像这个。

正如Jeff指出的那样，您可以使用.equals，它可以这样做：

In [25]: df1.equals(df3.reset_index(drop=True))
Out[25]: True

Pandas DataFrame相等性-索引编号

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