尝试为断言创建模拟数据帧。我已经验证了这两个数据帧具有相同的数据类型,并且都是DateTimeIndex。但是,断言失败,并显示以下内容: Traceback (most recent call last):
tests/test_helpers.py line 143 in test_get_n_sec_metrics
assert_frame_equal(expected,actual)
lib/python3.8/site-packages/pandas/_testing.py line 1704 in assert_frame_equal
assert_series_equa
我正在尝试对用Python语言编写的一个名为NeuralNetworkModel()的类进行单元测试。它是一个接受文件并训练ANN模型并将其保存为pickle文件的类。目前,我有一个非常基本的单元测试,这个类将文件作为数据帧正确读取。我的代码如下。
import unittest
import pandas as pd
from pandas.util.testing import assert_frame_equal
from NN_model import NeuralNetworkModel
class NeuralNetworkModel(unittest.TestCase):
我目前正在重新使用python,从事一些轻量级的数据分析工作。我使用pandas_datareader来拉取数据,但我警告你 FutureWarning: pandas.util.testing is deprecated. Use the functions in the public API at pandas.testing instead.
from pandas.util.testing import assert_frame_equal 有没有我遗漏的新版本,或者这条警告是我应该忽略的?
我尝试遵循pandas的文档。我在Ubuntu 10.4上安装了它,但当运行鼻部测试得到结果0test时
~$ nosetests pandas
----------------------------------------------------------------------
Ran 0 tests in 0.002s
OK
似乎所有的东西都安装正确了,所以我不知道如何处理它,也不知道如何解释(我是新手)。你能帮我解释一下输出吗?或者建议我该如何运行这项测试?
谢谢
我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需
我正在尝试绘制两个熊猫数据帧。一个数据帧需要在同一图形上显示为折线图,另一个数据帧显示为散点图。
这将绘制第一个数据帧:
line = pd.read_csv('nugt_daily.csv',parse_dates=['Date'])
line = line.sort_values(by='Date')
line.set_index('Date',inplace=True)
line['Close'].plot(figsize=(16, 12))
我想在前面的图上绘制以下数据帧-但作为散点图(而不是折线图):
p
我在熊猫中有两个相同列的数据框架,我们在A列有索引
实际:
A B C
1 apple red
2 berry blue
3 grapes green
第二数据帧
预期:
A B C
1 apple green
2 guava blue
3 grapes green
现在我需要比较这两个数据帧,突出不匹配的单元格和在数据帧中,然后输出到excel。
我的代码:
import pandas as pd
pd.concat([pd.concat([actual,expect
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic