Summary  
This chapter explains how to use DataFrame methods `max()` and `min()` to retrieve the highest and lowest values either across an entire DataFrame or within a specific column.  

General domain of usage  
Data analysis

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

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

For at identificere den højeste værdi i en specifik 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 laveste 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()
```

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
        )


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 manipulér Series og DataFrames, udforsk deres struktur, og opbyg fortrolighed med at udføre essentielle dataoperationer.

Bliv fortrolig med at indlæse og håndtere data fra CSV- og TXT-filer. Opnå 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.

Max() og Min()

Løsning

Max() og Min()

Løsning