Summary  
Demonstrates how to use pandas’ max() and min() methods to retrieve the highest and lowest values from an entire DataFrame or from a specific column.  

General domain of usage  
Data analysis

O `pandas` fornece o método `max()`, que retorna o **maior valor** de um conjunto de dados.

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

Para identificar o maior valor de uma coluna específica, utilize a seguinte abordagem:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Da mesma forma, o `pandas` oferece o método `min()`, que retorna o **menor valor** de um conjunto de dados.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Para determinar o menor valor de uma coluna específica, utiliza-se o mesmo método:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

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
        )


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

test_main.py

Pandas é uma biblioteca extremamente intuitiva para análise de dados. Também foi projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, utilizando estruturas como DataFrame e Series. Isso a torna uma ferramenta indispensável para Data Science. Neste guia, você conhecerá uma variedade de funções estatísticas, incluindo como encontrar correlações, modas, medianas, além dos valores máximos e mínimos em um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes, manipular valores específicos e removê-los.

Mergulho nos fundamentos da biblioteca pandas. Criação e manipulação de Series e DataFrames, exploração de suas estruturas e desenvolvimento de confiança na realização de operações essenciais de dados.

Domine como carregar e gerenciar dados de arquivos CSV e TXT. Adquira experiência prática na importação de conjuntos de dados e preparação para análise adicional utilizando as ferramentas do pandas.

Aprenda a explorar, limpar e resumir dados de forma eficaz. Compreenda como lidar com valores ausentes, extrair insights e realizar operações estatísticas básicas com pandas.

Max() e Min()

Solução

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