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我正在开发一组 python 脚本来预处理数据集，然后使用 scikit-learn 生成一系列机器学习模型。 我想开发一组单元测试来检查数据预处理功能，并希望能够使用一个小的测试熊猫数据框，我可以确定答案并在断言语句中使用它。
我似乎无法让它加载数据帧并将其传递给使用 self. 我的代码看起来像这样；
def setUp(self):
TEST_INPUT_DIR = 'data/'
test_file_name = 'testdata.csv'
try:
data = pd.read_csv(INPUT_DIR + test_file_name,
sep = ',',
header = 0)
except IOError:
print 'cannot open file'
self.fixture = data
def tearDown(self):
del self.fixture
def test1(self):
self.assertEqual(somefunction(self.fixture), somevalue)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
谢谢您的帮助。
Pandas 有一些用于测试的实用程序。
import unittest
import pandas as pd
from pandas.util.testing import assert_frame_equal # <-- for testing dataframes
class DFTests(unittest.TestCase):
""" class for running unittests """
def setUp(self):
""" Your setUp """
TEST_INPUT_DIR = 'data/'
test_file_name = 'testdata.csv'
try:
data = pd.read_csv(INPUT_DIR + test_file_name,
sep = ',',
header = 0)
except IOError:
print 'cannot open file'
self.fixture = data
def test_dataFrame_constructedAsExpected(self):
""" Test that the dataframe read in equals what you expect"""
foo = pd.DataFrame()
assert_frame_equal(self.fixture, foo)
如果您使用的是最新的熊猫，我认为以下方式更简洁：
import pandas as pd
pd.testing.assert_frame_equal(my_df, expected_df)
pd.testing.assert_series_equal(my_series, expected_series)
pd.testing.assert_index_equal(my_index, expected_index)
如果它们不“相等”，这些函数中的每一个都会引发AssertionError 。
有关更多信息和选项： https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/general_utility_functions.html#testing-functions
你也可以用snapshottest做这样的事情。
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