python - 当熊猫系列包含nan时比较它们是否相等？

Question

我的应用程序需要比较有时包含 nans 的 Series 实例。==这会导致使用失败的普通比较，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

比较此类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

然后检查不是 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

为了相等，我们需要两者都为真：

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。

如果您想在它们不同时加注assert_series_equal，请使用from 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。

Answer 3

In [16]: s1 = Series([1,np.nan])

In [17]: s2 = Series([1,np.nan])

In [18]: (s1.dropna()==s2.dropna()).all()
Out[18]: True