Summary  
This chapter covers how to import an external Python library and assign it an alias to simplify calling its functions.  

General domain of usage  
Data processing and analysis

Para sentir confianza y completar con éxito este curso, primero debe completar el siguiente curso:

## ¿Por qué usar Pandas?

`pandas` es una biblioteca de Python diseñada para el procesamiento y análisis de datos. Dominar esta biblioteca es beneficioso tanto para **científicos de datos** como para **analistas de datos**. Con `pandas`, puede ordenar, filtrar, modificar y visualizar sus datos, así como calcular estadísticas útiles, lo que le permite realizar un análisis integral.

Para utilizar esta biblioteca, es necesario **importarla**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Para facilitar su uso, es común importar la biblioteca utilizando un alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

En este caso, `pd` funciona como un alias. Por lo tanto, al invocar funciones de esta biblioteca en el futuro, se haría de la siguiente manera:
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd

# Using a function from `pandas`
pd.function()
```

import unittest
import importlib
import sys


# Helper function to dynamically generate test names and assertions
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):

    # Test if `pandas` is imported in user_code.py
    def test_pandas_is_imported(self):
        import user_code
        pandas_imported = "pandas" in sys.modules
        condition = pandas_imported
        failure_message = "Expected `pandas` to be imported, but it is not imported."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The `pandas` library is imported.",
            failure_message
        )

    # Test if `pandas` is correctly assigned to `pd`
    def test_pandas_imported_as_pd(self):
        import user_code
        actual_value = getattr(user_code, "pd", None)

        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = "Expected `pandas` to be imported as `pd`, but `pd` is not declared."
        elif actual_value.__name__ != "pandas":
            condition = False
            failure_message = f"Expected `pandas` to be imported as `pd`, but got `{actual_value.__name__}` imported as `pd`."
        else:
            condition = True
            failure_message = ''

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The `pandas` library is correctly imported as `pd`.",
            failure_message
        )


# Run the tests when executing the script
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 faltantes y la manipulación de valores específicos, así como su eliminación.

Sumérgete en los fundamentos de la biblioteca pandas. Creación y manipulación de Series y DataFrames. Exploración de su estructura. Desarrollo de confianza en la realización de 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 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.

¿Qué Es Pandas?

¿Por qué usar Pandas?

Solución

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