Se un set di dati contiene righe con valori nulli, valuta la possibilità di rimuoverle. In `pandas`, puoi farlo utilizzando il metodo `dropna()`.


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_length_before_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'length_before'),
            "The `length_before` variable is declared.",
            "Expected `length_before` to be declared."
        )

    def test_length_before_is_int(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.length_before, int)
            failure_message = f"Expected `length_before` to be `int`, but got `{type(user_code.length_before).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `length_before` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `length_before` is `int`.",
            failure_message
        )

    def test_length_before_is_correct(self):
        import user_code

        expected_value = 456

        try:
            condition = user_code.length_before == expected_value
            failure_message = f"Expected `length_before` to be `{expected_value}`, but got `{user_code.length_before}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `length_before` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`length_before` contains the correct value.",
            failure_message
        )

    def test_length_after_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'length_after'),
            "The `length_after` variable is declared.",
            "Expected `length_after` to be declared."
        )

    def test_length_after_is_int(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.length_after, int)
            failure_message = f"Expected `length_after` to be `int`, but got `{type(user_code.length_after).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `length_after` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `length_after` is `int`.",
            failure_message
        )

    def test_length_after_is_correct(self):
        import user_code

        expected_value = 450

        try:
            condition = user_code.length_after == expected_value
            failure_message = f"Expected `length_after` to be `{expected_value}`, but got `{user_code.length_after}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `length_after` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`length_after` contains the correct value.",
            failure_message
        )

    def test_wine_data_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'wine_data'),
            "The `wine_data` variable is declared.",
            "Expected `wine_data` to be declared."
        )

    def test_length_before_greater_than_length_after(self):
        import user_code

        try:
            condition = user_code.length_before > user_code.length_after
            failure_message = f"Expected `length_before` to be greater than `length_after`, but got `length_before`: {user_code.length_before}, `length_after`: {user_code.length_after}."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'length_before', None):
                failure_message = "The `length_before` variable is not declared."
            else:
                failure_message = "The `length_after` variable is not declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`length_before` is greater than `length_after`.",
            failure_message
        )

    def test_wine_data_has_no_nulls(self):
        import user_code

        try:
            condition = not user_code.wine_data.isnull().values.any()
            failure_message = "Expected `wine_data` to have no null values, but null values are still present."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'wine_data', None):
                failure_message = "The `wine_data` variable is not declared."
            else:
                failure_message = f"`wine_data` is not a `DataFrame`."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`wine_data` has no null values after cleaning.",
            failure_message
        )


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

test_main.py

Pandas è una libreria estremamente intuitiva per l'analisi dei dati. È inoltre progettata per gestire grandi set di dati, utilizzando strutture dati come DataFrame e Series. Questo la rende uno strumento prezioso per la Data Science. In questa guida, verrà presentata una gamma di funzioni statistiche, tra cui la ricerca di correlazioni, moda, mediana, valori massimi e minimi all'interno di un set di dati. Verranno inoltre illustrate le modalità di gestione dei valori mancanti e la manipolazione o rimozione di valori specifici.

Approfondimento sui fondamenti della libreria pandas. Creazione e manipolazione di Series e DataFrame, esplorazione della loro struttura e sviluppo di sicurezza nell'esecuzione delle principali operazioni sui dati.

Apprendere come caricare e gestire dati da file CSV e TXT. Acquisire esperienza pratica nell'importazione di dataset e nella loro preparazione per ulteriori analisi utilizzando gli strumenti di pandas.

Apprendere come esplorare, pulire e sintetizzare i dati in modo efficace. Comprendere la gestione dei valori mancanti, l'estrazione di informazioni e l'esecuzione di operazioni statistiche di base con pandas.

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