pandas 0.23 - pandas.testing.assert_frame_equal()

pandas.testing.assert_frame_equal




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pandas.testing.assert_frame_equal

pandas.testing.assert_frame_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_column_type='equiv', check_frame_type=True, check_less_precise=False, check_names=True, by_blocks=False, check_exact=False, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True, check_like=False, obj='DataFrame') [source]

जाँच करें कि बाएँ और दाएँ DataFrame समान हैं।

पैरामीटर:
left : DataFrame
right : DataFrame

check_dtype : बूल, डिफ़ॉल्ट सही

क्या DataFrame dtype की जाँच करना समान है।

check_index_type : bool / string {'equiv'}, डिफ़ॉल्ट गलत

चाहे अनुक्रमणिका वर्ग की जाँच करें, dtype और inferred_type समान हैं।

check_column_type : bool / string {'equiv'}, डिफ़ॉल्ट गलत

कॉलम वर्ग की जांच करना है, dtype और inferred_type समान हैं।

check_frame_type : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

क्या DataFrame वर्ग की जाँच करना समान है।

check_less_precise : बूल या इंट, डिफ़ॉल्ट गलत

तुलना सटीकता निर्दिष्ट करें। केवल तब उपयोग किया जाता है जब check_exact गलत है। दशमलव अंकों की तुलना के बाद 5 अंक (गलत) या 3 अंक (ट्रू)। यदि इंट, तो तुलना करने के लिए अंक निर्दिष्ट करें

check_names : बूल, डिफ़ॉल्ट सही

क्या इंडेक्स नाम की विशेषता की जांच करनी है।

by_blocks : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

निर्दिष्ट करें कि आंतरिक डेटा की तुलना कैसे करें। यदि गलत है, तो कॉलम से तुलना करें। यदि सही है, तो ब्लॉक से तुलना करें।

check_exact : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

चाहे संख्या की तुलना बिल्कुल करें।

check_datetimelike_compat : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

डेटाइम-लाइक की तुलना करें जो तुलनात्मक रूप से dtype की अनदेखी कर रहा है।

check_categorical : बूल, डिफ़ॉल्ट सही

क्या आंतरिक श्रेणीवाचक की तुलना करना ठीक है।

check_like : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, पंक्तियों और स्तंभों के क्रम को अनदेखा करें

obj : str, डिफ़ॉल्ट 'DataFrame'

ऑब्जेक्ट नाम की तुलना निर्दिष्ट करें, आंतरिक रूप से उपयुक्त अभिकथन संदेश दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है