Равенство Pandas DataFrame — нумерация индексов

Вы можете использовать np.array_equal для проверки значений, однако порядок важен, поэтому в вашем примере вам нужно сначала отсортировать по индексу.

In [11]: df1
Out[11]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [12]: df2
Out[12]:
      A   B
418  87  69
107  87  54
108  87  75
250  87  22

In [13]: df3 = df2.sort()

In [14]: df3
Out[14]:
      A   B
107  87  54
108  87  75
250  87  22
418  87  69

In [15]: np.array_equal(df1, df3)
Out[15]: True

Примечание. Вы не можете сравнивать df1 и df2, так как у них разные индексы:

In [21]: df1 == df2
ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame object

Вы можете сбросить индекс, но имейте в виду, что по этой причине может быть возбуждено исключение:

In [22]: df3.reset_index(drop=True)
Out[22]:
    A   B
0  87  54
1  87  75
2  87  22
3  87  69

In [23]: np.all(df1 == df3.reset_index(drop=True))
Out[23]: True

Другой вариант — попытаться заблокировать блок вокруг assert_frame_equals:

In [24]: pd.util.testing.assert_frame_equal(df1, df3.reset_index(drop=True))

как в этом связанном ответе.

Как указывает Джефф, вы можете использовать .equals, который делает следующее:

In [25]: df1.equals(df3.reset_index(drop=True))
Out[25]: True