Summary  
This chapter introduces how to import and alias the pandas library in Python and provides an overview of its core data manipulation and analysis capabilities.

General domain of usage  
Data analysis

For at opnå selvtillid og gennemføre dette kursus med succes, bør du først have gennemført følgende kursus:

Get a visual introduction to the `pandas` library in Python. This video walks you through what `pandas` is, why it is essential for data analysis, and how to start using it in your own projects. You will see how to import `pandas`—both with and without an alias—and learn about its core use cases for data scientists and analysts. By the end, you will understand how `pandas` fits into the Python data ecosystem and be ready to take your first steps with this powerful tool.

## Hvorfor bruge Pandas?

`pandas` er et Python-bibliotek designet til databehandling og analyse. Beherskelse af dette bibliotek er fordelagtigt for **data scientists** og **dataanalytikere**. Med `pandas` kan du sortere, filtrere, ændre og visualisere dine data samt beregne nyttige statistikker, hvilket muliggør omfattende analyser.

For at anvende dette bibliotek skal det **importeres**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

For nemmere anvendelse er det almindeligt at importere biblioteket med et alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

I dette tilfælde fungerer `pd` som et alias. Når funktioner fra dette bibliotek skal anvendes fremover, gøres det således:
```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 er et yderst brugervenligt bibliotek til dataanalyse. Det er også designet til at håndtere store datasæt ved hjælp af datastrukturer som DataFrame og Series. Dette gør det til et uvurderligt værktøj inden for Data Science. I denne guide bliver du introduceret til en række statistiske funktioner, herunder hvordan man finder korrelationer, typetal, medianer samt maksimum- og minimumværdier i et datasæt. Du lærer også, hvordan man håndterer manglende værdier og manipulerer specifikke værdier, samt hvordan man fjerner dem.

Dyk ned i grundlæggende elementer i pandas-biblioteket. Opret og manipuler Series og DataFrames, undersøg deres struktur, og opbyg fortrolighed med at udføre essentielle dataoperationer.

Opnå færdigheder i at indlæse og håndtere data fra CSV- og TXT-filer. Få praktisk erfaring med import af datasæt og forberedelse til videre analyse ved hjælp af pandas-værktøjer.

Lær at udforske, rense og opsummere data effektivt. Forstå hvordan man håndterer manglende værdier, udtrækker indsigter og udfører grundlæggende statistiske operationer med pandas.

Hvad er Pandas?

Hvorfor bruge Pandas?

Løsning

Hvad er Pandas?

Hvorfor bruge Pandas?

Løsning