Summary  
The chapter demonstrates how to implement code to calculate the mean by summing and dividing numerical values, and the median by sorting a list and selecting the central element(s), then printing these statistical metrics.

General domain of usage  
Payroll and compensation analysis.

import unittest
import pandas as pd

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)

class TestMeanMedian(unittest.TestCase):
    def test_mean_median(self):
        # ÐÐ¼Ð¿Ð¾ÑÑ ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°ÑÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑÑÐµÐ½Ð½Ñ
        import user_code

        # ÐÐ°Ð²Ð°Ð½ÑÐ°Ð¶ÑÑÐ¼Ð¾ ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ñ Ð´Ð°Ð½Ñ
        df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics',
            index_col=0
        )

        # ÐÐ±ÑÐ¸ÑÐ»ÑÑÐ¼Ð¾ Ð¾ÑÑÐºÑÐ²Ð°Ð½Ñ Ð·Ð½Ð°ÑÐµÐ½Ð½Ñ
        expected_mean = df['salary'].mean()
        expected_median = df['salary'].median()

        condition = (
            abs(user_code.mean - expected_mean) < 1e-6 and
            abs(user_code.median - expected_median) < 1e-6
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The mean and median values are calculated correctly.",
            "The mean and/or median values are incorrect. Check your calculations."
        )

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


test_code.py

Acquérir une base solide en statistiques avec Python. Apprendre les concepts statistiques essentiels et les appliquer à l'aide de NumPy et pandas. Passer des mesures de base telles que la moyenne et la variance aux tests d'hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec une pratique concrète.

Découvrez les principes statistiques fondamentaux, y compris les types de données, les mesures de tendance centrale et les principales différences entre les échantillons et les populations.

Apprenez à calculer et à interpréter la moyenne, la médiane et le mode en utilisant Python. Pratiquez ces opérations avec pandas pour analyser des ensembles de données réels.

Comprendre comment la variance et l'écart type mesurent la dispersion des données. Apprendre à calculer ces deux mesures manuellement et à l'aide des outils Python.

Explorez comment la covariance et la corrélation décrivent les relations entre les variables. Entraînez-vous à calculer et à comparer ces deux mesures en Python.

Maîtrisez les intervalles de confiance pour estimer les paramètres de population. Utilisez NumPy, pandas et des bibliothèques de visualisation pour calculer et interpréter les intervalles avec des données réelles.

Apprenez les bases des tests d'hypothèse et du test t. Comprenez comment concevoir, réaliser et interpréter des tests à l'aide de Python pour soutenir des décisions basées sur les données.

Calculer la moyenne et la médiane des salaires

Solution