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python - 如何使用当前时间戳测试 pandas DataFrame

问题描述

我将测试my_function()，它返回一个带有“utc_timestamp”列的 pandas DataFrame。此列包含当前时间戳。

def my_function():
    df = pd.DataFrame(data=[[1, pd.datetime.utcnow()]], columns=['value', 'utc_timestamp'])

如何定义单元测试来测试my_function()的预期输出。显然下面的方法是行不通的，因为测试函数中的当前时间戳不等于创建数据帧时的时间戳。

class TestCase(unittest.TestCase):
    df_out = my_function()
    df_expected = pd.DataFrame(data=[[1, pd.datetime.utcnow()]], columns=['value', 'utc_timestamp'])
    pd.testing.assert_frame_equal(df_out, df_expected)

>> AssertionError: DataFrame.iloc[:, 0] (column name="utc_timestamp") are different

哪一个是最专业、最pythonic、最pandas的方式？

标签： pythonpandasunit-testing

解决方案

我不确定您是否已经找到了一种单元测试的方法，但这是一种对您的 DataFrame 进行单元测试的方法......

您必须修补pd.datetime.utcnow函数并将其设置为返回静态日期。然后，您可以使用断言语句来检查两个 DataFrame 是否相等。

import unittest
import pandas as pd
from unittest.mock import patch
from pandas.util.testing import assert_frame_equal

with patch('pandas.datetime.utcnow', return_value="2020-08-16 20:36:06.578174"):
              actual = my_function()
              expected = pd.DataFrame(data=[[1, "2020-08-16 20:36:06.578174"]], columns=['value', 'utc_timestamp'])
              assert_frame_equal(actual, expected)

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