Summary  
This chapter explains how to create a one-dimensional Pandas Series from a Python list using the pd.Series() constructor and printing its index-value structure.

General domain of usage  
Data analysis

Pandas offre due strutture dati principali: `Series` e `DataFrame`. La `Series` è la più semplice delle due, simile a un array **monodimensionale** o a una lista. È possibile creare un oggetto `Series` utilizzando il costruttore `pd.Series()` passando una **lista** come argomento.

import pandas as pd
numbers = [17, 43, 74, 20]
series = pd.Series(numbers)

print(series)

Si utilizza il costruttore `pd.Series()` per creare un oggetto `Series` che contiene una **lista di numeri**.


import unittest
import importlib
import pandas as pd


# 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):

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

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

    def test_numbers_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

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

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

    def test_states_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

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

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

    def test_numbers_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series([2, 4, 8, 16])

        variable = 'numbers_series'
        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"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_states_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series(["New York", "California", "Chicago", "Alaska"])

        variable = 'states_series'
        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"`{variable}` 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 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.

Serie

Soluzione

Awesome!

Serie

Soluzione