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

No `pandas`, existe um método útil chamado `info()` que fornece informações básicas sobre um conjunto de dados.

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)

Este método exibe o número de linhas e colunas no DataFrame, bem como o nome e o tipo de dado de cada coluna. Por exemplo, `df` contém **20** linhas e **5** colunas.

Para determinar o comprimento de um `DataFrame`, utilize a função `len()`, conforme mostrado no exemplo abaixo:

```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 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 e valores máximos e mínimos em um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes e a manipular valores específicos, bem como removê-los.

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Explorando o Conjunto de Dados

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