pandas.testing.assert_index_equal # 熊猫测试。assert_index_equal ( left , right , exact = 'equiv' , check_names = True , check_exact = True , check_categorical = True , check_order = True , rtol = 1e-05 , atol = 1e-08 , obj = 'Index' ) [来源] # 检查左右索引是否相等。 参数: 左索引 右索引 精确bool 或 {'equiv'},默认 'equiv'是否检查Index类,dtype和inferred_type是否相同。如果“equiv”,则 RangeIndex 也可以替换为 int64 dtype 的 Index。 check_names bool, 默认 True是否检查names属性。 check_exact bool, 默认 True是否精确比较数字。 check_categorical bool, 默认 True是否精确比较内部Categorical。 check_order bool, 默认 True是否比较索引条目的顺序及其值。如果为 True,则两个索引必须以相同的顺序包含相同的元素。如果为 False,则两个索引必须包含相同的元素,但顺序不限。 rtol浮点数,默认 1e-5相对耐受性。仅当 check_exact 为 False 时使用。 atol浮点型,默认 1e-8绝对的宽容。仅当 check_exact 为 False 时使用。 obj str,默认“索引”指定正在比较的对象名称,内部用于显示适当的断言消息。 例子 >>> from pandas import testing as tm >>> a = pd.Index([1, 2, 3]) >>> b = pd.Index([1, 2, 3]) >>> tm.assert_index_equal(a, b)