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` tarjoaa `max()`-metodin, joka palauttaa **suurimman arvon** määritetystä sarakkeesta.

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

Tunnistaaksesi tietyn sarakkeen suurimman arvon, voit käyttää seuraavaa tapaa:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Vastaavasti `pandas` tarjoaa `min()`-metodin, joka hakee **pienimmän arvon** annetusta sarakkeesta.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Pienimmän arvon määrittämiseksi tietylle sarakkeelle käytetään samaa menetelmää:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

Vastaavasti `pandas` tarjoaa `mean()`-menetelmän, joka hakee **keskiarvon** annetusta sarakkeesta.

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

Keskiarvon määrittämiseksi **tietylle sarakkeelle** käytetään samaa menetelmää:

```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 on erittäin käyttäjäystävällinen kirjasto datan analysointiin. Se on myös suunniteltu käsittelemään suuria tietoaineistoja hyödyntäen tietorakenteita kuten DataFrame ja Series. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun Data Science -alalla. Tässä oppaassa tutustut erilaisiin tilastollisiin funktioihin, kuten korrelaatioiden, moodien, mediaanien sekä suurimpien ja pienimpien arvojen etsimiseen aineistosta. Opit myös käsittelemään puuttuvia arvoja ja muokkaamaan sekä poistamaan yksittäisiä arvoja.

Pandas-kirjaston perusteiden tarkastelu. Series- ja DataFrame-olioiden luominen ja muokkaaminen, rakenteen tutkiminen sekä olennaisten tietokäsittelytoimintojen hallinnan vahvistaminen.

Opi lataamaan ja hallitsemaan dataa CSV- ja TXT-tiedostoista. Saat käytännön kokemusta aineistojen tuonnista ja niiden valmistelusta jatkoanalyysiä varten pandas-työkaluilla.

Opi tutkimaan, puhdistamaan ja tiivistämään dataa tehokkaasti. Ymmärrä, kuinka käsitellä puuttuvia arvoja, löytää oivalluksia ja suorittaa perus tilastollisia operaatioita pandas-kirjastolla.

Max(), Min() ja Mean()

Ratkaisu

Max(), Min() ja Mean()

Ratkaisu