import unittest
import importlib
import pandas as pd


# 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):

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

    def test_colors_is_series(self):
        import user_code
        try:
            actual_value = user_code.colors
            condition = isinstance(actual_value, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `colors` to be a `Series`, but got `{type(user_code.colors).__name__}`."

        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `colors` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The `colors` variable is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_colors_contains_correct_data(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series(['Red', 'Black', 'Gray', 'Yellow', 'White', 'Green'])

        variable = 'colors'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )


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

test_main.py

Pandas är ett mycket användarvänligt bibliotek för dataanalys. Det är också utformat för att hantera stora datamängder med hjälp av datastrukturer som DataFrame och Series. Detta gör det till ett ovärderligt verktyg inom Data Science. I denna guide kommer du att bekanta dig med olika statistiska funktioner, inklusive hur man hittar korrelationer, typvärden, medianer samt maximala och minimala värden i en datamängd. Du får även lära dig att hantera saknade värden och manipulera specifika värden, samt hur man tar bort dem.

Utforska grunderna i pandas-biblioteket. Skapa och manipulera Series och DataFrames, undersök deras struktur och stärk förståelsen för grundläggande dataoperationer.

Bemästra hur man läser in och hanterar data från CSV- och TXT-filer. Få praktisk erfarenhet av att importera dataset och förbereda dem för vidare analys med hjälp av pandas-verktyg.

Lär dig att utforska, rensa och sammanfatta data effektivt. Förstå hur man hanterar saknade värden, extraherar insikter och utför grundläggande statistiska operationer med pandas.

Utmaning: Skapa en Series

Lösning

Utmaning: Skapa en Series

Lösning