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## Perché Usare Pandas?

`pandas` è una libreria Python progettata per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Padroneggiare questa libreria è vantaggioso sia per **data scientists** che per **data analysts**. Con `pandas`, puoi ordinare, filtrare, modificare e visualizzare i tuoi dati, oltre a calcolare statistiche utili, permettendoti di eseguire un'analisi completa.

Per utilizzare questa libreria, devi **importarla**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Per facilità d'uso, è comune importare la libreria utilizzando un alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

In questo caso, `pd` funge da alias. Quindi, quando invochi funzioni da questa libreria in futuro, lo faresti come segue:
```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 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.

Cos'è Pandas?

Perché Usare Pandas?

Soluzione

Cos'è Pandas?

Perché Usare Pandas?

Soluzione