Question

我正在尝试将两个DataFrame与pandas测试assert_frame_equal进行比较。这些框架包含要与某些用户定义的精度进行比较的浮动。

来自check_less_precise的{{1}}参数似乎表明我可以指定要比较的小数点后的位数。引用API参考页面 -

assert_frame_equal：指定比较精度。仅在check_exact为False时使用。比较小数点后的5位数（假）或3位数（真）。如果是int，则指定要比较的数字

但是，当浮点数小于1时，这似乎不起作用。

这会引发AssertionError

check_less_precise

虽然这不是

import pandas as pd

expected = pd.DataFrame([{"col": 0.1}])
output = pd.DataFrame([{"col": 0.12}])
pd.testing.assert_frame_equal(expected, output, check_less_precise=1)

有人可以帮助解释这种行为，这是一个错误吗？

Answer 1

我挖掘了源代码，发现了正在发生的事情。最终函数decimal_almost_equal被调用，在普通Python（在Cython中）中看起来像这样。

def decimal_almost_equal(desired, actual, decimal):
    return abs(desired - actual) < (0.5 * 10.0 ** -decimal)

见the source code here这是对函数的实际调用：

decimal_almost_equal(1, fb / fa, decimal)

本例中的位置

fa = .1
fb = .12
decimal = 1

因此函数调用变为

decimal_almost_equal(1, 1.2, 1)

哪个decimal_almost_equal评估为

abs(1 - 1.2) < .5  * 10 ** -1

或者

.2 < .05

哪个是False。

因此，比较是基于百分比差异，而不是总差异。

如果您想进行绝对比较，请查看np.allclose。

np.allclose(expected, output, atol=.1)
True

pandas assert_frame_equal行为

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