含np.nan的Pandas DataFrame断言相等问题求助

• 核心原因：NaN的特殊特性
  按照IEEE浮点数标准，np.nan不等于任何值，包括它自己——np.nan == np.nan的结果是False。当你用df1 == df2对比DataFrame时，所有NaN的位置都会返回False，这直接导致后续的.all().all()返回False，让你误以为两个DataFrame不相等。

• 你的代码输出验证
  运行print((df1 == df2))会得到如下结果：

  A      B
  0  True  False
  1  True  False
  

  可以看到列B的两个NaN对比都返回了False，这就是第一个方法测试不通过的直接原因。

• pd.testing.assert_frame_equal的优势
  这个测试方法是Pandas专门用来断言DataFrame完全相等的工具，默认会将两个NaN视为相等（可通过参数调整对比规则）。它不仅对比数据内容，还会检查列名、索引、数据类型等结构信息，能正确处理包含NaN的场景，所以你的第二个测试能通过。

• 替代简化方案
  如果不需要复杂的断言校验（比如只看内容是否一致），可以直接用df1.equals(df2)，这个方法同样会正确处理NaN：

  print(df1.equals(df2))  # 输出 True
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ktj1989