pandas.testing.assert_extension_array_equal#

pandas.testing.assert_extension_array_equal(left, правый, check_dtype=True, index_values=None, check_exact=, rtol=, atol=, obj='ExtensionArray')[источник]#

Проверить, равны ли левый и правый ExtensionArrays.

Параметры:

left, rightExtensionArray: Два массива для сравнения.
check_dtypebool, по умолчанию True: Проверять ли, идентичны ли типы данных ExtensionArray.
index_valuesИндекс | numpy.ndarray, по умолчанию None: Необязательный индекс (общий для левой и правой части), используемый в выводе.
check_exactbool, по умолчанию False: Сравнивать числа точно или нет.

Изменено в версии 2.2.0: По умолчанию True для целочисленных типов данных, если ни один из check_exact, rtol и atol указаны.
rtolfloat, по умолчанию 1e-5: Относительный допуск. Используется только когда check_exact равен False.
atolfloat, по умолчанию 1e-8: Абсолютная погрешность. Используется только когда check_exact равен False.
objstr, по умолчанию 'ExtensionArray': Укажите имя объекта, с которым сравнивается, используется внутри для отображения соответствующего сообщения утверждения.

Добавлено в версии 2.0.0.

Примечания

Пропущенные значения проверяются отдельно от допустимых значений. Для каждого вычисляется маска пропущенных значений и проверяется на соответствие. Оставшиеся полностью допустимые значения приводятся к типу object и проверяются.

Примеры

>>> from pandas import testing as tm
>>> a = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> b, c = a.array, a.array
>>> tm.assert_extension_array_equal(b, c)