Summary  
This chapter explains how to transform tabular data into a pivot table by grouping records on one or more fields and applying aggregation functions to compute summary metrics. It covers the concept of multi-dimensional data summarization and restructuring.

General domain of usage  
Data analysis

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


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


def frames_equal(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ Ð´Ð²Ð¾Ñ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ ÑÐ¾ÑÑÑÐ²Ð°Ð½Ð½Ñ ÑÐ½Ð´ÐµÐºÑÑÐ²."""
    try:
        df1_sorted = df1.sort_index()
        df2_sorted = df2.sort_index()
        return df1_sorted.equals(df2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestPivotTable(unittest.TestCase):
    def test_pivot_table_result(self):
        """
        Check if pivot table correctly groups by Airline and AirportFrom,
        counts Delay values, and finds min and max of Length.
        """
        import user_code

        # Reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane"
        df = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Expected result
        ref = pd.pivot_table(
            df,
            index=["Airline", "AirportFrom"],
            values=["Delay", "Length"],
            aggfunc={"Length": ["min", "max"], "Delay": "count"},
        )

        # Try to find result variable
        user_result = None
        if hasattr(user_code, "data"):
            candidate = getattr(user_code, "data")
            if isinstance(candidate, pd.DataFrame):
                user_result = candidate

        assert user_result is not None, "The resulting pivot table (variable 'data') is missing or invalid."

        # Compare DataFrames
        condition = frames_equal(user_result, ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pivot table correctly calculates min/max Length and counts Delay values per Airline and AirportFrom.",
            "The pivot table result is incorrect. Check the index, values, or aggfunc arguments."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_head_10(self):
        """
        Check that the output of print(data.head(10)) is not empty.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data.head(10))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The first 10 rows of the pivot table are printed correctly using .head(10).",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data.head(10))."
        )


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

test_code.py

Questo corso contiene molte funzioni utili per un futuro data analyst. Imparerai diversi modi per estrarre dati e persino impostare condizioni su di essi. Successivamente, acquisirai familiarità con i metodi di raggruppamento dei dati. Inoltre, apprenderai come preprocessare i dati. Ogni sezione dispone del proprio set di dati, rendendo il corso coinvolgente.

Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche tramite i loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità di selezione delle righe tramite indici.

Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, apprenderai come combinarle e persino crearne di proprie.

In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai inoltre come individuare i valori massimi e minimi.

Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui verrà illustrato come raggruppare i dati in modi diversi. Sarà utile per lavorare come data analyst e ottenere informazioni su gruppi di dati specifici.

Questa sezione è una delle più significative per un data analyst, poiché se i dati contengono valori mancanti o in formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui si apprenderà come gestire tali valori inappropriati.

Creazione di una Tabella Pivot

Soluzione

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