我的主要观点是：
assert_frame_equal(DataFrame.from_dict(df.to_dict()), df)
在某些情况下失败。我希望提供一个可重复的示例，但（i）数据太大而无法发布，并且（ii）为此，我需要提供一个序列化的DataFrame（这正是失败的地方......）
这是一个已知问题吗？我做错了吗？
答案 0 :(得分：1)
这可能失败的一个原因是df.to_dict()创建了一个Python字典。词典的键不保证按任何特定顺序排列。
DataFrame的列名映射到字典键，并且按照this question，列的顺序在测试DataFrame相等时很重要。
这个事实很容易检查：
>>> df = pd.DataFrame(columns=['a', 'c', 'b'])
>>> pd.util.testing.assert_frame_equal(df, pd.DataFrame(df.to_dict()))
# AssertionError
您可以传入一些keyword arguments来测试以指定要检查或忽略的条件，包括check_names=False（默认情况下为True）。< / p>