Pandas DataFrames mit NaNs-Gleichheitsvergleich ⇐ Python

[Anonymous]

Im Zusammenhang mit Unit-Tests einiger Funktionen versuche ich, die Gleichheit von zwei DataFrames mithilfe von Python-Pandas festzustellen:

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ipdb> expect
1   2
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df
identifier                  1   2
timestamp
2012-01-01 00:00:00+00:00 NaN   3
2013-05-14 12:00:00+00:00   3 NaN

ipdb> df[1][0]
nan

ipdb> df[1][0], expect[1][0]
(nan, nan)

ipdb> df[1][0] == expect[1][0]
False

ipdb> df[1][1] == expect[1][1]
True

ipdb> type(df[1][0])


ipdb> type(expect[1][0])


ipdb> (list(df[1]), list(expect[1]))
([nan, 3.0], [nan, 3.0])

ipdb> df1, df2 = (list(df[1]), list(expect[1])) ;; df1 == df2
False

Angesichts der Tatsache, dass ich versuche, den gesamten Expect mit dem gesamten df zu testen, einschließlich NaN-Positionen, was mache ich dann falsch?

Was ist der einfachste Weg, die Gleichheit von Serien/DataFrames einschließlich NaNs zu vergleichen?