Summary  
This chapter explains how to transform tabular data into a pivot table by grouping records on one or more fields and applying aggregation functions to compute summary metrics. It covers the concept of multi-dimensional data summarization and restructuring.

General domain of usage  
Data analysis

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ Ð´Ð²Ð¾Ñ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ ÑÐ¾ÑÑÑÐ²Ð°Ð½Ð½Ñ ÑÐ½Ð´ÐµÐºÑÑÐ²."""
    try:
        df1_sorted = df1.sort_index()
        df2_sorted = df2.sort_index()
        return df1_sorted.equals(df2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestPivotTable(unittest.TestCase):
    def test_pivot_table_result(self):
        """
        Check if pivot table correctly groups by Airline and AirportFrom,
        counts Delay values, and finds min and max of Length.
        """
        import user_code

        # Reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane"
        df = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Expected result
        ref = pd.pivot_table(
            df,
            index=["Airline", "AirportFrom"],
            values=["Delay", "Length"],
            aggfunc={"Length": ["min", "max"], "Delay": "count"},
        )

        # Try to find result variable
        user_result = None
        if hasattr(user_code, "data"):
            candidate = getattr(user_code, "data")
            if isinstance(candidate, pd.DataFrame):
                user_result = candidate

        assert user_result is not None, "The resulting pivot table (variable 'data') is missing or invalid."

        # Compare DataFrames
        condition = frames_equal(user_result, ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pivot table correctly calculates min/max Length and counts Delay values per Airline and AirportFrom.",
            "The pivot table result is incorrect. Check the index, values, or aggfunc arguments."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_head_10(self):
        """
        Check that the output of print(data.head(10)) is not empty.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data.head(10))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The first 10 rows of the pivot table are printed correctly using .head(10).",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data.head(10))."
        )


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

test_code.py

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend werden Sie mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden vertraut, mit denen Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

Hier lernen Sie, wie man Daten extrahiert, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem lernen Sie, wie man diese kombiniert und sogar eigene Bedingungen erstellt.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten liegen. Sie erfahren außerdem, wie Sie die größten und kleinsten Werte finden.

Dieser Abschnitt ist einer der faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Sie Daten auf verschiedene Arten gruppieren können. Dies wird Ihnen als Data Analyst helfen, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist einer der wichtigsten für Datenanalysten, da es unmöglich ist, mit Daten zu arbeiten, wenn sie fehlende Werte oder ein falsches Format enthalten. Daher lernen Sie hier, wie man mit solchen ungeeigneten Werten umgeht.

Erstellen Einer Pivot-Tabelle

Lösung