Summary  
This chapter covers inspecting a pandas DataFrame’s structure and metadata—retrieving row and column counts and each column’s data type—using the DataFrame.info() method and the len() function.  

General domain of usage  
Data analysis

In `pandas` is er een handige methode genaamd `info()` die basisinformatie over een dataset geeft.

import pandas as pd
# It's a dataframe
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = df.info()
print(info)

Deze methode toont het aantal rijen en kolommen in de DataFrame, evenals de naam en het gegevenstype van elke kolom. Bijvoorbeeld, `df` bevat **20** rijen en **5** kolommen.

Om de lengte van een `DataFrame` te bepalen, gebruik de functie `len()`, zoals getoond in het onderstaande voorbeeld:

```python
length = len(df)
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd
from io import StringIO
import re


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

    def test_info_method_is_used(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'\.info\s*\(', user_code_source),
            "The `info()` method is used.",
            "Expected the `info()` method to be used."
        )


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

test_main.py

Pandas is een uiterst gebruiksvriendelijke bibliotheek voor data-analyse. Het is ook ontworpen om grote datasets te verwerken, met behulp van datastructuren zoals DataFrame en Series. Dit maakt het een onmisbaar hulpmiddel voor Data Science. In deze gids maak je kennis met diverse statistische functies, waaronder het vinden van correlaties, modi, medianen en maximale en minimale waarden binnen een dataset. Je leert ook hoe je omgaat met ontbrekende waarden en specifieke waarden kunt manipuleren of verwijderen.

Verdiep je in de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Leer het aanmaken en manipuleren van Series en DataFrames, onderzoek hun structuur en ontwikkel vertrouwen in het uitvoeren van essentiële data-operaties.

Beheers het laden en beheren van gegevens uit CSV- en TXT-bestanden. Praktische ervaring opdoen met het importeren van datasets en het voorbereiden ervan voor verdere analyse met behulp van pandas-tools.

Leer gegevens effectief te verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe ontbrekende waarden te behandelen, inzichten te verkrijgen en basisstatistische bewerkingen uit te voeren met pandas.

Het Verkennen van de Dataset

Oplossing

Awesome!

Het Verkennen van de Dataset

Oplossing