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

Pour acquérir de l'assurance et réussir ce cours, il est recommandé de suivre d'abord le cours suivant :

## Pourquoi utiliser Pandas ?

`pandas` est une bibliothèque Python conçue pour le traitement et l'analyse de données. Maîtriser cette bibliothèque est avantageux pour les **data scientists** et les **analystes de données**. Avec `pandas`, il est possible de trier, filtrer, modifier et visualiser les données, ainsi que de calculer des statistiques utiles, permettant ainsi une analyse approfondie.

Pour utiliser cette bibliothèque, il est nécessaire de **l'importer**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Pour simplifier l'utilisation, il est courant d'importer la bibliothèque avec un alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

Dans ce cas, `pd` sert d'alias. Ainsi, lors de l'appel de fonctions de cette bibliothèque par la suite, il convient de procéder comme suit :
```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 est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures telles que DataFrame et Series. Cela en fait un outil précieux pour la Data Science. Dans ce guide, vous découvrirez un ensemble de fonctions statistiques, notamment comment trouver les corrélations, les modes, les médianes, ainsi que les valeurs maximales et minimales dans un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes, à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Découvrez les fondamentaux de la bibliothèque pandas. Apprenez à créer et manipuler des Series et des DataFrames, explorez leur structure et développez votre confiance dans l'exécution des opérations de données essentielles.

Maîtriser le chargement et la gestion des données à partir de fichiers CSV et TXT. Acquérir une expérience pratique de l'importation de jeux de données et de leur préparation pour une analyse ultérieure à l'aide des outils pandas.

Apprenez à explorer, nettoyer et résumer efficacement les données. Comprendre la gestion des valeurs manquantes, l'extraction d'informations et l'exécution d'opérations statistiques de base avec pandas.

Qu'est-ce que Pandas ?

Pourquoi utiliser Pandas ?

Solution

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