improve test

Author: JohnMount

README.ipynb

@@ -300,6 +300,18 @@
    "outputs": [],
    "source": []
   },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "collapsed": false,
+    "pycharm": {
+     "name": "#%%\n"
+    }
+   }
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -329,4 +341,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 4
-}
+}

pkg/dist/wvpy-0.2.2-py3-none-any.whl

@@ -1,51 +1,27 @@
 import pandas
 import wvpy.util
 import data_algebra.test_util
-
+import data_algebra.util
 
 def test_stats1():
     d = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 3, 4, 5], "y": [False, False, True, True, False]})
 
     stats = wvpy.util.threshold_statistics(d, model_predictions="x", yvalues="y",)
+    # print(data_algebra.util.pandas_to_example_str(stats))
 
-    expect = pandas.DataFrame(
-        {
-            "threshold": [0.999999, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.000001],
-            "count": [5, 5, 4, 3, 2, 1, 0],
-            "fraction": [1.0, 1.0, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2, 0.0],
-            "precision": [0.4, 0.4, 0.5, 0.6666666666666666, 0.5, 0.0, 0.0],
-            "true_positive_rate": [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
-            "false_positive_rate": [
-                1.0,
-                1.0,
-                0.6666666666666666,
-                0.3333333333333333,
-                0.3333333333333333,
-                0.3333333333333333,
-                0.0,
-            ],
-            "true_negative_rate": [
-                0.0,
-                0.0,
-                0.3333333333333333,
-                0.6666666666666666,
-                0.6666666666666666,
-                0.6666666666666666,
-                1.0,
-            ],
-            "false_negative_rate": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0],
-            "recall": [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
-            "sensitivity": [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
-            "specificity": [
-                0.0,
-                0.0,
-                0.33333333333333337,
-                0.6666666666666667,
-                0.6666666666666667,
-                0.6666666666666667,
-                1.0,
-            ],
-        }
-    )
+    expect = pandas.DataFrame({
+        'threshold': [0.999999, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.000001],
+        'count': [5, 5, 4, 3, 2, 1, 0],
+        'fraction': [1.0, 1.0, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2, 0.0],
+        'precision': [0.4, 0.4, 0.5, 0.6666666666666666, 0.5, 0.0, 0.0],
+        'true_positive_rate': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
+        'false_positive_rate': [1.0, 1.0, 0.6666666666666666, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.0],
+        'true_negative_rate': [0.0, 0.0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 1.0],
+        'false_negative_rate': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0],
+        'cdf': [0.0, 0.0, 0.19999999999999996, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0],
+        'recall': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
+        'sensitivity': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0],
+        'specificity': [0.0, 0.0, 0.33333333333333337, 0.6666666666666667, 0.6666666666666667, 0.6666666666666667, 1.0],
+        })
 
     assert data_algebra.test_util.equivalent_frames(stats, expect)