比较pandas系列在包含nan时是否相等？

Question

我的应用程序需要比较有时包含nans的Series实例.这导致普通比较使用==失败,因为nan != nan:

import numpy as np
from pandas import Series
s1 = Series([1,np.nan])
s2 = Series([1,np.nan])

>>> (Series([1, nan]) == Series([1, nan])).all()
False

比较这个系列的正确方法是什么？

Answer 1

这个怎么样.首先检查NaN是否在同一个地方(使用isnull):

In [11]: s1.isnull()
Out[11]: 
0    False
1     True
dtype: bool

In [12]: s1.isnull() == s2.isnull()
Out[12]: 
0    True
1    True
dtype: bool

然后检查非NaN的值是否相等(使用notnull):

In [13]: s1[s1.notnull()]
Out[13]: 
0    1
dtype: float64

In [14]: s1[s1.notnull()] == s2[s2.notnull()]
Out[14]: 
0    True
dtype: bool

为了平等,我们需要两者都是真的:

In [15]: (s1.isnull() == s2.isnull()).all() and (s1[s1.notnull()] == s2[s2.notnull()]).all()
Out[15]: True

如果这还不够,您还可以检查名称等.

如果你想提高,如果它们是不同的,使用assert_series_equal的pandas.util.testing:

In [21]: from pandas.util.testing import assert_series_equal

In [22]: assert_series_equal(s1, s2)

Answer 2

目前应该只使用series1.equals(series2)see docs.这也检查nans是否在相同的位置.