Summary  
This chapter covers how to import an external Python library and assign it an alias to simplify calling its functions.  

General domain of usage  
Data processing and analysis

Um dieses Kurs erfolgreich und mit Selbstvertrauen abzuschließen, sollte zuvor folgender Kurs abgeschlossen werden:

## Warum Pandas verwenden?

`pandas` ist eine Python-Bibliothek, die für Datenverarbeitung und -analyse entwickelt wurde. Die Beherrschung dieser Bibliothek ist sowohl für **Data Scientists** als auch für **Data Analysts** von Vorteil. Mit `pandas` können Daten sortiert, gefiltert, bearbeitet und visualisiert sowie nützliche Statistiken berechnet werden, was eine umfassende Analyse ermöglicht.

Um diese Bibliothek zu verwenden, muss sie **importiert** werden.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Zur Vereinfachung wird die Bibliothek häufig mit einem Alias importiert.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

In diesem Fall dient `pd` als Alias. Wenn Sie zukünftig Funktionen aus dieser Bibliothek aufrufen, geschieht dies wie folgt:
```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 ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist zudem darauf ausgelegt, große Datensätze mithilfe von Datenstrukturen wie DataFrame und Series zu verarbeiten. Dadurch ist sie ein unverzichtbares Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie verschiedene statistische Funktionen kennen, einschließlich der Ermittlung von Korrelationen, Modalwerten, Mediane sowie Maximal- und Minimalwerten innerhalb eines Datensatzes. Außerdem erfahren Sie, wie fehlende Werte behandelt und spezifische Werte manipuliert oder entfernt werden können.

Einführung in die Grundlagen der pandas-Bibliothek. Erstellung und Bearbeitung von Series und DataFrames, Untersuchung ihrer Struktur sowie Aufbau von Sicherheit bei der Durchführung grundlegender Datenoperationen.

Erlernen Sie das Laden und Verwalten von Daten aus CSV- und TXT-Dateien. Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Importieren von Datensätzen und deren Vorbereitung für die weitere Analyse mit Pandas-Werkzeugen.

Erlernen Sie das effektive Erkunden, Bereinigen und Zusammenfassen von Daten. Verstehen Sie den Umgang mit fehlenden Werten, das Extrahieren von Erkenntnissen und die Durchführung grundlegender statistischer Operationen mit pandas.

Was ist Pandas?

Warum Pandas verwenden?

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