データセットを前処理してからscikit-learnを使用して一連の機械学習モデルを生成するためのpythonスクリプトのセットを開発しています。データを事前にチェックするためのユニットテストのセットを開発したいと思います-処理関数、および小さなテストを使用できるようにしたいと思いますpandasデータフレームの回答を決定し、assertステートメントで使用できます。
データフレームをロードして、それをセルフテストを使用してユニットテストに渡すことができないようです。私のコードは次のようになります。
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()
助けてくれてありがとう。
パンダにはテスト用のユーティリティがいくつかあります。
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)
最新のパンダを使用している場合、次の方法は少しクリーンだと思います:
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)
これらの各関数は、「等しい」でない場合、AssertionError
を発生させます。
詳細とオプションについて: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/general_utility_functions.html#testing-functions