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 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.

Udfordring: Oprettelse af en Series

Løsning

Awesome!

Udfordring: Oprettelse af en Series

Løsning