单元测试 python 数据类型 - 测试失败“预期：NaT 实际：NaT”

Posted 2023-03-11

【中文标题】单元测试 python 数据类型 - 测试失败“预期：NaT 实际：NaT”

【英文标题】：Unit testing python data types - test failed "Expected :NaT Actual:NaT"

【发布时间】：2019-12-12 01:26:59

【问题描述】：

我正在介绍使用unittest 模块对我的python 数据管道进行单元测试。

数据类对象示例：

class IsAvailable(Object)
    employee_id: int = Property()
    start_time: str = Property()

单元测试用例：

class TestIsAvailable(TestCase):
    def setUp(self):
        self.employee = pd.read_json('employee_leave.json', orient='records')
        self.isAvailable = IsAvailable()
        self.isAvailable.id = self.employee['start_time'][0]

    def test_is_available_all_day_001(self):
        assert self.isAvailable.start_time == pd.NaT

测试结果：

self = <tests.test_nodes.TestIsAvailable testMethod=test_is_available_all_day_001>

    def test_is_available_all_day_001(self):
        """test employee is available all day on specific day of the week"""
>       assert self.isAvailable.start_time == pd.NaT
E       AssertionError: assert NaT == NaT
E        +  where NaT = <IsAvailable id=1>.start_time
E        +    where <IsAvailable id=1> = <tests.test_nodes.TestIsAvailable testMethod=test_is_available_all_day_001>.isAvailable
E        +  and   NaT = pd.NaT

您如何测试数据类型？

【问题讨论】：

pd.NaT 不是数据类型。相反，它表示 datetime dtype 的缺失值。如果您想检查 pandas 数据框中的缺失值，请查看以下答案：***.com/a/49435999/189418

【参考方案1】：

NaN 和 NaT 明确地不等于它们自己。

您可以通过在交互模式下运行 python 并输入来测试：

import pandas as pd
pd.NaT == pd.NaT

类似

pd.NaN == pd.NaN

您可以使用

显式测试 NaN 和 NaT

pd.isna(pd.NaT)