Summary  
This chapter explains how to access a DataFrame’s column names and data types using the `df.columns` and `df.dtypes` attributes.  

General domain of usage  
Data analysis

Per vedere tutti i nomi delle colonne come lista, dobbiamo usare questa riga di codice:
```python
column_names = df.columns
```

Possiamo anche ottenere un riepilogo di tutti i tipi di dati che sono nel dataframe. Per questo, dobbiamo usare il seguente attributo: `.dtypes`.
```python
data_types = df.dtypes
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd


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

    def test_column_names_is_index(self):
        import user_code

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

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `column_names` is an `Index`.",
            failure_message
        )

    def test_column_names_is_correct(self):
        import user_code

        try:
            wine_data = pd.read_csv(
                'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
            expected_value = wine_data.columns
            condition = user_code.column_names.equals(expected_value)
            failure_message = f"Expected `column_names` to be `{expected_value}`, but got `{user_code.column_names}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'column_names', None):
                failure_message = "The `column_names` variable is not declared."
            else:
                failure_message = f"`column_names` is not an `Index`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`column_names` contains the correct values.",
            failure_message
        )

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

    def test_data_types_is_series(self):
        import user_code

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

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `data_types` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_data_types_is_correct(self):
        import user_code

        wine_data = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
        expected_value = wine_data.dtypes
        
        variable = 'data_types'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`first_row` contains the correct values.",
            failure_message
        )


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

test_main.py

Pandas è una libreria estremamente intuitiva per l'analisi dei dati. È anche progettata per gestire grandi set di dati, utilizzando strutture dati come DataFrame e Series. Questo la rende uno strumento inestimabile per la Data Science. In questa guida, ti familiarizzerai con una gamma di funzioni statistiche, tra cui come trovare correlazioni, modali, mediane e valori massimi e minimi all'interno di un set di dati. Imparerai anche come gestire i valori mancanti e manipolare valori specifici, oltre a come rimuoverli.

In questa sezione, esploreremo i fondamenti delle strutture Series e DataFrame. Imparerai anche le differenze tra questi due tipi di strutture.

I dati possono essere ottenuti in vari formati, come CSV, JSON, SQL, HTML e altri. Con Pandas, non sei limitato a un solo formato: puoi lavorare con dati provenienti da una moltitudine di tipi di file. In questo capitolo, ci concentreremo specificamente sui formati CSV e TXT.

Qui, imparerai come elaborare i dati grezzi rimuovendo le informazioni superflue e gestendo i valori nulli in un dataset.

Nomi delle Colonne e Tipi di Dati

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