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 se sentir confiante e concluir este curso com sucesso, recomenda-se que você complete primeiro o seguinte curso:

## Por que usar o Pandas?

`pandas` é uma biblioteca Python desenvolvida para processamento e análise de dados. Dominar esta biblioteca é vantajoso tanto para **cientistas de dados** quanto para **analistas de dados**. Com o `pandas`, é possível classificar, filtrar, modificar e visualizar dados, além de calcular estatísticas úteis, permitindo realizar análises abrangentes.

Para utilizar esta biblioteca, é necessário **importá-la**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Para facilitar o uso, é comum importar a biblioteca utilizando um alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

Neste caso, `pd` funciona como um alias. Assim, ao chamar funções desta biblioteca futuramente, deve-se proceder da seguinte forma:
```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 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.

Mergulhe nos fundamentos da biblioteca pandas. Aprenda a criar e manipular Series e DataFrames, explore suas estruturas e desenvolva confiança na realização de operações essenciais de dados.

Domine como carregar e gerenciar dados a partir 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.

O Que É Pandas?

Por que usar o Pandas?

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