Summary  
This chapter explains how to transform tabular data into a pivot table by grouping records on one or more fields and applying aggregation functions to compute summary metrics. It covers the concept of multi-dimensional data summarization and restructuring.

General domain of usage  
Data analysis

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(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ Ð´Ð²Ð¾Ñ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ ÑÐ¾ÑÑÑÐ²Ð°Ð½Ð½Ñ ÑÐ½Ð´ÐµÐºÑÑÐ²."""
    try:
        df1_sorted = df1.sort_index()
        df2_sorted = df2.sort_index()
        return df1_sorted.equals(df2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestPivotTable(unittest.TestCase):
    def test_pivot_table_result(self):
        """
        Check if pivot table correctly groups by Airline and AirportFrom,
        counts Delay values, and finds min and max of Length.
        """
        import user_code

        # Reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane"
        df = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Expected result
        ref = pd.pivot_table(
            df,
            index=["Airline", "AirportFrom"],
            values=["Delay", "Length"],
            aggfunc={"Length": ["min", "max"], "Delay": "count"},
        )

        # Try to find result variable
        user_result = None
        if hasattr(user_code, "data"):
            candidate = getattr(user_code, "data")
            if isinstance(candidate, pd.DataFrame):
                user_result = candidate

        assert user_result is not None, "The resulting pivot table (variable 'data') is missing or invalid."

        # Compare DataFrames
        condition = frames_equal(user_result, ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pivot table correctly calculates min/max Length and counts Delay values per Airline and AirportFrom.",
            "The pivot table result is incorrect. Check the index, values, or aggfunc arguments."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_head_10(self):
        """
        Check that the output of print(data.head(10)) is not empty.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data.head(10))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The first 10 rows of the pivot table are printed correctly using .head(10).",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data.head(10))."
        )


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。

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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。

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解答