如何使用当前时间戳测试 pandas DataFrame

Question

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和最pandas-way的？

Answer 1

我不确定你是否找到了单元测试的方法，但这里有一种单元测试你的 DataFrame 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 assert 语句来检查两个 DataFrame 是否相等。import unittestimport pandas as pdfrom unittest.mock import patchfrom pandas.util.testing import assert_frame_equalwith 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)