Summary  
This chapter introduces how to import and alias the pandas library in Python and provides an overview of its core data manipulation and analysis capabilities.

General domain of usage  
Data analysis

Om vol vertrouwen en succesvol deze cursus te voltooien, wordt aanbevolen eerst de volgende cursus te voltooien:

Get a visual introduction to the `pandas` library in Python. This video walks you through what `pandas` is, why it is essential for data analysis, and how to start using it in your own projects. You will see how to import `pandas`—both with and without an alias—and learn about its core use cases for data scientists and analysts. By the end, you will understand how `pandas` fits into the Python data ecosystem and be ready to take your first steps with this powerful tool.

## Waarom Pandas gebruiken?

`pandas` is een Python-bibliotheek ontwikkeld voor gegevensverwerking en -analyse. Beheersing van deze bibliotheek is waardevol voor **data scientists** en **data-analisten**. Met `pandas` kun je gegevens sorteren, filteren, aanpassen en visualiseren, evenals nuttige statistieken berekenen, waardoor grondige analyses mogelijk zijn.

Om deze bibliotheek te gebruiken, moet u deze **importeren**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Voor gebruiksgemak is het gebruikelijk om de bibliotheek te importeren met een alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

In dit geval fungeert `pd` als alias. Wanneer u in de toekomst functies uit deze bibliotheek aanroept, doet u dat als volgt:
```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 is een uiterst gebruiksvriendelijke bibliotheek voor data-analyse. Het is ook ontworpen om grote datasets te verwerken, met behulp van datastructuren zoals DataFrame en Series. Dit maakt het een onmisbaar hulpmiddel voor Data Science. In deze gids maakt u kennis met diverse statistische functies, waaronder het vinden van correlaties, modi, medianen en maximale en minimale waarden binnen een dataset. U leert ook hoe u omgaat met ontbrekende waarden en specifieke waarden kunt manipuleren, evenals hoe u deze kunt verwijderen.

Maak kennis met de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Het aanmaken en bewerken van Series en DataFrames, het verkennen van hun structuur en het opbouwen van vertrouwen in het uitvoeren van essentiële data-operaties.

Beheers het laden en beheren van gegevens uit CSV- en TXT-bestanden. Verwerf praktische ervaring met het importeren van datasets en het voorbereiden ervan voor verdere analyse met behulp van pandas-tools.

Leer gegevens effectief te verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe ontbrekende waarden te behandelen, inzichten te verkrijgen en basisstatistische bewerkingen uit te voeren met pandas.

Wat Is Pandas?

Waarom Pandas gebruiken?

Oplossing

Wat Is Pandas?

Waarom Pandas gebruiken?

Oplossing