Как проверять корректность решения на Pandas, а не только успешное выполнение кода?

1. Проверка формы и типов

import pandas as pd

def validate_schema(df: pd.DataFrame) -> None:
    expected_cols = {"user_id", "date", "amount", "region"}
    assert set(df.columns) >= expected_cols, f"Missing columns: {expected_cols - set(df.columns)}"
    assert df["user_id"].dtype == "Int64", f"user_id dtype: {df['user_id'].dtype}"
    assert pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df["date"]), "date not datetime"
    assert df["amount"].dtype in ("float64", "Float64"), f"amount dtype: {df['amount'].dtype}"

Стратегия проверки корректности, а не только успешного запуска

Код на Pandas выполняется без ошибок, но возвращает неверный результат — это самый опасный класс багов в data-пайплайнах. Проверка корректности требует явных assertions на форму, типы, диапазоны значений и семантику данных.

2. Проверка бизнес-инвариантов

def validate_business_rules(df: pd.DataFrame) -> None:
    # Нет отрицательных сумм
    neg = df[df["amount"] < 0]
    assert len(neg) == 0, f"Negative amounts: {len(neg)} rows\n{neg.head()}"

    # Уникальность первичного ключа
    dupes = df[df.duplicated(subset=["user_id", "date"], keep=False)]
    assert len(dupes) == 0, f"Duplicate (user_id, date): {len(dupes)} rows"

    # Нет пропусков в критических колонках
    nulls = df[["user_id", "date", "amount"]].isnull().sum()
    assert nulls.sum() == 0, f"Nulls found:\n{nulls[nulls > 0]}"

    # Диапазон дат осмыслен
    assert df["date"].min() >= pd.Timestamp("2020-01-01"), "Dates too old"
    assert df["date"].max() <= pd.Timestamp.now(), "Future dates found"

3. Контрольные суммы и агрегаты

Если результат — агрегированная таблица, проверяют, что сумма по группам равна сумме по исходному датасету (conservation check).

def validate_aggregation(raw: pd.DataFrame, agg: pd.DataFrame) -> None:
    raw_total = raw["amount"].sum()
    agg_total = agg["revenue"].sum()
    assert abs(raw_total - agg_total) < 0.01, (
        f"Aggregation error: raw={raw_total:.2f}, agg={agg_total:.2f}"
    )

    # Количество уникальных регионов не должно увеличиться
    assert agg["region"].nunique() <= raw["region"].nunique()

4. Тесты с pytest и известными входами

import pytest

def transform(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return (
        df.groupby("region", as_index=False)
        .agg(revenue=("amount", "sum"))
    )

def test_transform_known_input():
    inp = pd.DataFrame({
        "region": ["EU", "EU", "US"],
        "amount": [100.0, 50.0, 200.0],
    })
    out = transform(inp)
    pd.testing.assert_frame_equal(
        out.sort_values("region").reset_index(drop=True),
        pd.DataFrame({"region": ["EU", "US"], "revenue": [150.0, 200.0]}),
    )

pd.testing.assert_frame_equal проверяет значения, dtype и индекс — используйте его вместо ручного сравнения через ==.

5. Профилирование данных перед обработкой

# Быстрый профиль перед запуском пайплайна
def quick_profile(df: pd.DataFrame) -> None:
    print(f"Shape: {df.shape}")
    print(f"Dtypes:\n{df.dtypes}")
    print(f"Nulls:\n{df.isnull().sum()}")
    print(f"Duplicates: {df.duplicated().sum()}")
    for col in df.select_dtypes(include="number").columns:
        print(f"{col}: min={df[col].min()}, max={df[col].max()}, mean={df[col].mean():.2f}")

Подводные камни

• df1 == df2 возвращает DataFrame булевых значений, а не одно True/False; для сравнения используйте pd.testing.assert_frame_equal
• NaN != NaN в Python — прямое сравнение через == пропускает NaN-строки; нужен df.isnull().sum()
• После merge без validate= строки могут дублироваться — silent data multiplication без ошибки
• apply() с side effects (запись в внешний список) даёт непредсказуемое количество вызовов при оптимизации
• Проверять только shape недостаточно — правильная форма при неверном содержимом типична для join на неправильном ключе
• Не проверять порядок строк при сравнении агрегатов — sort перед assert_frame_equal обязателен
• Игнорировать предупреждения dtype при чтении CSV — они сигнализируют о потенциальной потере данных

• Сразу обвинять Pandas, не проверив соседние слои системы
• Чинить симптом без минимального воспроизведения и evidence
• Не учитывать версии, конфигурацию, окружение и recent changes

• Умеет локализовать проблему вокруг Pandas
• Двигается от симптома к гипотезам и проверкам
• Отличает баг инструмента от ошибки использования или окружения