Summary  
This chapter explains how to use Pandas DataFrame and Series methods max(), min(), and mean() to calculate the highest, lowest, and average values of columns, and shows how to apply these methods to entire DataFrames or to individual columns.  

General domain of usage  
Data analysis

Explore how to use the `max()`, `min()`, and `mean()` methods in pandas to analyze your data. This video walks you through each method step by step, using clear examples with real DataFrames. You'll see how to quickly find the highest, lowest, and average values in your data, learn the difference between applying these methods to entire DataFrames versus specific columns, and understand how these tools help summarize and interpret your datasets efficiently. By the end, you'll be able to confidently use these essential pandas methods in your own projects.

`pandas` proporciona el método `max()`, que por defecto devuelve el **valor más alto** de cada columna.

```python
df = pd.read_csv('file.csv')
max_values = df.max()
```


Para identificar el valor más alto de una columna específica, se puede utilizar este enfoque:

```python
df = pd.read_csv('file.csv')
max_value = df['column_name'].max()
```

De manera similar, `pandas` ofrece el método `min()` que por defecto devuelve el **valor más bajo** de cada columna.

```python
df = pd.read_csv('file.csv')

min_values = df.min()
```

Para determinar el valor más pequeño de una columna en particular, se utiliza el mismo método:

```python
df = pd.read_csv('file.csv')

min_value = df['column_name'].min()
```

De manera similar, `pandas` ofrece el método `mean()` que por defecto devuelve el **valor promedio** de cada columna.

```python
df = pd.read_csv('file.csv')

average_values = df.mean()
```

Para determinar el valor promedio de una **columna en particular**, se utiliza el mismo método:

```python
df = pd.read_csv('file.csv')

average_value = df['column_name'].mean()
```

import unittest
import importlib


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_highest_price_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'highest_price'),
            "The `highest_price` variable is declared.",
            "Expected `highest_price` to be declared."
        )

    def test_highest_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = max([12500, 16500, 16800, 17300, 16500])

        try:
            actual_value = user_code.highest_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `highest_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `highest_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `highest_price` is `{expected_value}`.",
            failure_message
        )

    def test_lowest_price_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'lowest_price'),
            "The `lowest_price` variable is declared.",
            "Expected `lowest_price` to be declared."
        )

    def test_lowest_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = min([12500, 16500, 16800, 17300, 16500])

        try:
            actual_value = user_code.lowest_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `lowest_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `lowest_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`lowest_price` has correct value.",
            failure_message
        )

    def test_average_price_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'average_price'),
            "The `average_price` variable is declared.",
            "Expected `average_price` to be declared."
        )

    def test_average_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = sum([12500, 16500, 16800, 17300, 16500]) / 5

        try:
            actual_value = user_code.average_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `average_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `average_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`average_price` has correct value.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas es una biblioteca sumamente intuitiva para el análisis de datos. También está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos, utilizando estructuras como DataFrame y Series. Esto la convierte en una herramienta invaluable para la Ciencia de Datos. En esta guía, se presentarán diversas funciones estadísticas, incluyendo cómo encontrar correlaciones, modas, medianas, y valores máximos y mínimos dentro de un conjunto de datos. También se abordará el manejo de valores ausentes y la manipulación de valores específicos, así como su eliminación.

Sumérgete en los fundamentos de la biblioteca pandas. Aprende a crear y manipular Series y DataFrames, explora su estructura y adquiere confianza al realizar operaciones esenciales de datos.

Domina cómo cargar y gestionar datos desde archivos CSV y TXT. Adquiere experiencia práctica importando conjuntos de datos y preparándolos para análisis posteriores utilizando las herramientas de pandas.

Aprenda a explorar, limpiar y resumir datos de manera efectiva. Comprenda cómo manejar valores faltantes, extraer información y realizar operaciones estadísticas básicas con pandas.

Max(), Min() y Mean()

Solución