Summary  
This chapter explains how to improve code readability and maintainability by breaking complex boolean expressions into named intermediate variables before using them in data selection.  

General domain of usage  
Data manipulation and filtering in tabular datasets

コードをより便利で読みやすくする方法。

なお、同僚が理解しやすいコードを書くことは非常に重要。

コードを簡潔にするために、まず条件式を記述し、それを `.loc[]` 関数に渡す方法がある。前章の例を参照：
```python
# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]

# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]
```

最初と二つ目の方法は同じ出力になるが、二つ目の方法の方が理解しやすい。なぜなら、二つの条件を個別に扱うことができ、`.loc[]` 関数内の記述も簡潔になるため。

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


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)


def frames_equal_ignore_col_order(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº."""
    if set(df1.columns) != set(df2.columns):
        return False
    common_cols = sorted(df1.columns)
    df1_sorted = df1[common_cols].reset_index(drop=True)
    df2_sorted = df2[common_cols].reset_index(drop=True)
    return df1_sorted.equals(df2_sorted)


class TestConditions(unittest.TestCase):
    def test_condition_1(self):
        """
        1. 'condition_1' selects rows where 'est_diameter_min' < 0.01.
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet",
            index_col=0,
        )
        ref = df["est_diameter_min"] < 0.01
        condition = hasattr(user_code, "condition_1") and user_code.condition_1.equals(ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'condition_1' is defined correctly for est_diameter_min < 0.01.",
            "'condition_1' is incorrect. Check your comparison for est_diameter_min."
        )

    def test_condition_2(self):
        """
        2. 'condition_2' selects rows where 'absolute_magnitude' > 20.
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet",
            index_col=0,
        )
        ref = df["absolute_magnitude"] > 20
        condition = hasattr(user_code, "condition_2") and user_code.condition_2.equals(ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'condition_2' is defined correctly for absolute_magnitude > 20.",
            "'condition_2' is incorrect. Check your comparison for absolute_magnitude."
        )

    def test_condition_3(self):
        """
        3. 'condition_3' selects rows where 'hazardous' == False.
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet",
            index_col=0,
        )
        ref = df["hazardous"] == False
        condition = hasattr(user_code, "condition_3") and user_code.condition_3.equals(ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable 'condition_3' is defined correctly for hazardous == False.",
            "'condition_3' is incorrect. Check your equality condition for hazardous."
        )


class TestGeneralCondition(unittest.TestCase):
    def test_general_condition_result(self):
        """
        4. Apply the general condition: (condition_1 & condition_2) | condition_3.
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet",
            index_col=0,
        )
        ref = df.loc[(df["est_diameter_min"] < 0.01) & (df["absolute_magnitude"] > 20) | (df["hazardous"] == False)]
        condition = (
            hasattr(user_code, "data_extracted")
            and isinstance(user_code.data_extracted, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_extracted, ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The general condition combining all three subconditions is implemented correctly.",
            "The general condition or filtering logic is incorrect. Check the use of '&' and '|'."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        5. Print the first few rows of the resulting DataFrame using .head().
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_extracted.head())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the first few rows of 'data_extracted' using .head().",
            "The 'data_extracted' DataFrame is not printed correctly. Use print(data_extracted.head())."
        )


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


test_code.py

このコースには、将来のデータアナリストにとって有用な多くの関数が含まれています。さまざまなデータ抽出方法や条件設定について学びます。その後、データのグループ化手法に精通できます。また、データの前処理方法も学びます。各セクションには独自のデータセットが用意されているため、コースは魅力的な内容となっています。

このセクションでは、タイトルやインデックスによって特定の列を出力する方法を学びます。また、インデックスによって行を選択する方法についても理解を深めます。

ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせる方法や独自の条件を作成する方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を拡張します。データが定義された値のリスト内にあるか、2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

このセクションは、本コースの中でも特に興味深い内容の一つです。ここでは、データをさまざまな方法でグループ化する方法を学びます。特定のデータグループに関する情報を見つけるために、データアナリストとして役立つ知識を身につけることができます。

このセクションはデータアナリストにとって最も重要なものの一つです。なぜなら、データに不適切な形式の欠損値が含まれている場合、作業が不可能になるためです。ここでは、そのような不適切な値への対処方法を学びます。

コードを美しくする

解答