pandas.testing.assert_series_equal

pandas.testing.assert_series_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_series_type=True, check_less_precise=False, check_names=True, check_exact=False, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True, obj='Series') [source]

Проверка, что левое и правое Series равны.

Параметры:

left : Series right : Series check_dtype : bool, default True Нужно ли проверять, что тип данных Series идентичен? check_index_type : bool / string {‘equiv’}, default ‘equiv’ Нужно ли проверять, что класс Index, тип данных и inferred_type идентичны? check_series_type : bool, default True Нужно ли проверять, что класс Series идентичен? check_less_precise : bool or int, default False Укажите точность сравнения. Используется только когда check_exact равен False. Сравниваются 5 знаков (False) или 3 знака (True) после десятичной точки. Если целое число, то укажите количество знаков для сравнения. При сравнении двух чисел, если первое число имеет величину меньше 1e-5, мы сравниваем эти два числа напрямую и проверяем, эквивалентны ли они в указанной точности. В противном случае мы сравниваем отношение второго числа к первому и проверяем, эквивалентно ли оно 1 в указанной точности. check_names : bool, default True Нужно ли проверять атрибут имён Series и Index. check_exact : bool, default False Нужно ли сравнивать числа точно. check_datetimelike_compat : bool, default False Сравнивать datetime-подобные объекты, игнорируя тип данных. check_categorical : bool, default True Нужно ли точно сравнивать внутренние Categorical. obj : str, default ‘Series’ Укажите имя сравниваемого объекта, используется внутри для отображения соответствующего сообщения об утверждении.