Pandas中的assert方法详解

Pandas中的assert方法用于断言DataFrame或Series中的数据是否符合预期条件，如果条件为真，则不会发生任何事情；如果条件为假，则会引发AssertionError异常。

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用法

1、DataFrame中的assert方法

import pandas as pd
创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
使用assert方法检查DataFrame中的值是否满足条件
assert df['A'].sum() == 6, "A列之和不为6"
assert df['B'].mean() > 5, "B列均值不大于5"

2、Series中的assert方法

import pandas as pd
创建一个Series
data = [1, 2, 3]
s = pd.Series(data)
使用assert方法检查Series中的值是否满足条件
assert s.sum() == 6, "Series之和不为6"
assert s.min() < 0, "Series最小值不小于0"

参数说明

condition：需要检查的条件表达式，返回布尔值。

error：如果condition为False时引发的异常信息，如果不提供，将默认为“AssertionError”。

msg：可选参数，自定义的错误信息，如果不提供，将使用error参数的值。

skip：可选参数，布尔值，如果为True，则跳过当前断言，继续执行后面的代码，默认值为False。

raise_error：可选参数，布尔值，如果为True，则在条件为False时引发异常，默认值为True。

label：可选参数，字符串类型，用于标识当前断言的标签，如果不提供，将使用当前函数的名称。

本文题目：Pandas中的assert方法详解
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