zmc
2023-08-08 e792e9a60d958b93aef96050644f369feb25d61b
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
import numpy as np
import pytest
 
import pandas as pd
import pandas._testing as tm
from pandas.core.arrays.sparse import SparseArray
 
 
class TestSparseArrayConcat:
    @pytest.mark.parametrize("kind", ["integer", "block"])
    def test_basic(self, kind):
        a = SparseArray([1, 0, 0, 2], kind=kind)
        b = SparseArray([1, 0, 2, 2], kind=kind)
 
        result = SparseArray._concat_same_type([a, b])
        # Can't make any assertions about the sparse index itself
        # since we aren't don't merge sparse blocs across arrays
        # in to_concat
        expected = np.array([1, 2, 1, 2, 2], dtype="int64")
        tm.assert_numpy_array_equal(result.sp_values, expected)
        assert result.kind == kind
 
    @pytest.mark.parametrize("kind", ["integer", "block"])
    def test_uses_first_kind(self, kind):
        other = "integer" if kind == "block" else "block"
        a = SparseArray([1, 0, 0, 2], kind=kind)
        b = SparseArray([1, 0, 2, 2], kind=other)
 
        result = SparseArray._concat_same_type([a, b])
        expected = np.array([1, 2, 1, 2, 2], dtype="int64")
        tm.assert_numpy_array_equal(result.sp_values, expected)
        assert result.kind == kind
 
 
@pytest.mark.parametrize(
    "other, expected_dtype",
    [
        # compatible dtype -> preserve sparse
        (pd.Series([3, 4, 5], dtype="int64"), pd.SparseDtype("int64", 0)),
        # (pd.Series([3, 4, 5], dtype="Int64"), pd.SparseDtype("int64", 0)),
        # incompatible dtype -> Sparse[common dtype]
        (pd.Series([1.5, 2.5, 3.5], dtype="float64"), pd.SparseDtype("float64", 0)),
        # incompatible dtype -> Sparse[object] dtype
        (pd.Series(["a", "b", "c"], dtype=object), pd.SparseDtype(object, 0)),
        # categorical with compatible categories -> dtype of the categories
        (pd.Series([3, 4, 5], dtype="category"), np.dtype("int64")),
        (pd.Series([1.5, 2.5, 3.5], dtype="category"), np.dtype("float64")),
        # categorical with incompatible categories -> object dtype
        (pd.Series(["a", "b", "c"], dtype="category"), np.dtype(object)),
    ],
)
def test_concat_with_non_sparse(other, expected_dtype):
    # https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/34336
    s_sparse = pd.Series([1, 0, 2], dtype=pd.SparseDtype("int64", 0))
 
    result = pd.concat([s_sparse, other], ignore_index=True)
    expected = pd.Series(list(s_sparse) + list(other)).astype(expected_dtype)
    tm.assert_series_equal(result, expected)
 
    result = pd.concat([other, s_sparse], ignore_index=True)
    expected = pd.Series(list(other) + list(s_sparse)).astype(expected_dtype)
    tm.assert_series_equal(result, expected)