Summary  
This chapter covers using built-in methods to compute the maximum, minimum, and arithmetic mean of values in a data structure column.  

General domain of usage  
Tabular data analysis and descriptive statistics

`pandas` stiller `max()`-metoden til rådighed, som returnerer **den højeste værdi** fra en angivet kolonne.

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

For at identificere den højeste værdi i en bestemt kolonne kan denne metode anvendes:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Tilsvarende tilbyder `pandas` metoden `min()`, som henter **den mindste værdi** fra en given kolonne.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

For at bestemme den mindste værdi for en bestemt kolonne anvendes samme metode:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

Ligeledes tilbyder `pandas` metoden `mean()`, som henter **gennemsnitsværdien** fra en given kolonne.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df.mean()
```

For at bestemme gennemsnitsværdien for en **bestemt kolonne** anvendes samme metode:

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df['column_name'].mean()
```

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
        )

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

    def test_average_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = sum([12500, 16500, 16800, 17300, 16500]) / 5

        try:
            actual_value = user_code.average_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `average_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `average_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`average_price` has correct value.",
            failure_message
        )


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 minimumsværdier 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 manipulér Series og DataFrames, undersøg deres struktur, og opbyg fortrolighed med udførelse af essentielle dataoperationer.

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

Lær at udforske, rense og opsummere data effektivt. Forstå håndtering af manglende værdier, udtrækning af indsigter og udførelse af grundlæggende statistiske operationer med pandas.

Max(), Min() og Mean()

Løsning

Awesome!

Max(), Min() og Mean()

Løsning