pandas.testing.assert_series_equal

pandas.testing.assert_series_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_series_type=True, check_names=True, check_exact=<no_default>, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True, check_category_order=True, check_freq=True, check_flags=True, rtol=<no_default>, atol=<no_default>, obj='Series', *, check_index=True, check_like=False)

检查左和右的 Series 是否相等。

参数:

左系列

第一个比较系列。

右系列

第二个系列进行比较。

check_dtype布尔值, 默认为 True

是否检查 Series 的 dtype 是否相同。

check_index_type布尔值或 {‘equiv’}，默认 ‘equiv’

是否检查 Index 类、dtype 和 inferred_type 是否相同。

check_series_type布尔值, 默认为 True

是否检查 Series 类是否相同。

check_names布尔值, 默认为 True

是否检查 Series 和 Index 的 names 属性。

check_exactbool, 默认 False

是否完全比较数字。在检查索引等价性时也适用。

在 2.2.0 版本发生变更: 如果没有指定 check_exact、rtol 和 atol，则对于整数数据类型，默认值为 True。

在 3.0.0 版本发生变更: 通过检查索引是否为整数类型，check_exact 用于比较索引的默认值为 True。

check_datetimelike_compatbool, 默认 False

比较类似日期时间的对象，忽略数据类型进行比较。

check_categorical布尔值, 默认为 True

是否完全比较内部类别。

check_category_order布尔值, 默认为 True

是否比较内部分类的类别顺序。

check_freq布尔值, 默认为 True

是否检查 DatetimeIndex 或 TimedeltaIndex 上的 freq 属性。

check_flags布尔值, 默认为 True

是否检查 flags 属性。

rtolfloat, 默认 1e-5

相对容差。仅在 check_exact 为 False 时使用。

atolfloat, 默认 1e-8

绝对容差。仅在 check_exact 为 False 时使用。

objstr, 默认 ‘Series’

指定正在比较的对象名称，内部用于显示适当的断言消息。

check_index布尔值, 默认为 True

是否检查索引等价性。如果为 False，则仅比较值。

Added in version 1.3.0.

check_likebool, 默认 False

如果为真，忽略索引的顺序。如果 check_index 为 False，则必须为 False。注意：相同的标签必须具有相同的数据。

Added in version 1.5.0.

参见

testing.assert_index_equal

检查两个索引是否相等。

testing.assert_frame_equal

检查两个 DataFrame 是否相等。

例子

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