Summary  
This chapter covers using Pandas’ max(), min(), and mean() methods to compute the highest, lowest, and average values of numeric columns or entire data frames.

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Explore how to use the `max()`, `min()`, and `mean()` methods in pandas to analyze your data. This video walks you through each method step by step, using clear examples with real DataFrames. You'll see how to quickly find the highest, lowest, and average values in your data, learn the difference between applying these methods to entire DataFrames versus specific columns, and understand how these tools help summarize and interpret your datasets efficiently. By the end, you'll be able to confidently use these essential pandas methods in your own projects.

`pandas` tilbyr metoden `max()`, som returnerer **høyeste verdi** fra en angitt kolonne.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_value = df.max()
```

For å identifisere høyeste verdi i en spesifikk kolonne, kan denne tilnærmingen benyttes:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Tilsvarende tilbyr `pandas` metoden `min()`, som henter **minste verdi** fra en gitt kolonne.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

For å finne den minste verdien i en bestemt kolonne, brukes samme metode:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

På samme måte tilbyr `pandas` metoden `mean()` som henter **gjennomsnittsverdien** fra en gitt kolonne.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df.mean()
```

For å finne gjennomsnittsverdien for en **bestemt kolonne**, brukes samme metode:

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df['column_name'].mean()
```

import unittest
import importlib


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

    def test_highest_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = max([12500, 16500, 16800, 17300, 16500])

        try:
            actual_value = user_code.highest_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `highest_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `highest_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `highest_price` is `{expected_value}`.",
            failure_message
        )

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

    def test_lowest_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = min([12500, 16500, 16800, 17300, 16500])

        try:
            actual_value = user_code.lowest_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `lowest_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `lowest_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`lowest_price` has correct value.",
            failure_message
        )

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

    def test_average_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = sum([12500, 16500, 16800, 17300, 16500]) / 5

        try:
            actual_value = user_code.average_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `average_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `average_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`average_price` has correct value.",
            failure_message
        )


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

test_main.py

Pandas er et svært brukervennlig bibliotek for dataanalyse. Det er også utviklet for å håndtere store datasett ved hjelp av datastrukturer som DataFrame og Series. Dette gjør det til et uvurderlig verktøy innen Data Science. I denne veiledningen blir du kjent med ulike statistiske funksjoner, inkludert hvordan du finner korrelasjoner, typetall, medianer samt maksimums- og minimumsverdier i et datasett. Du lærer også hvordan du håndterer manglende verdier og manipulerer spesifikke verdier, samt hvordan du fjerner dem.

Fordyp deg i grunnleggende konsepter i pandas-biblioteket. Lær å opprette og manipulere Series og DataFrames, utforsk deres struktur, og bygg selvtillit i å utføre essensielle dataoperasjoner.

Lær å laste inn og håndtere data fra CSV- og TXT-filer. Få praktisk erfaring med å importere datasett og forberede dem for videre analyse ved hjelp av pandas-verktøy.

Lær å utforske, rense og oppsummere data på en effektiv måte. Forstå hvordan man håndterer manglende verdier, trekker ut innsikt og utfører grunnleggende statistiske operasjoner med pandas.

Max(), Min() og Mean()

Løsning