Summary  
Demonstrates how to use pandas’ max() and min() methods to retrieve the highest and lowest values from an entire DataFrame or from a specific column.  

General domain of usage  
Data analysis

`pandas` biedt de methode `max()`, die de **hoogste waarde** uit een dataset retourneert.

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

Om de hoogste waarde van een specifieke kolom te bepalen, kan deze aanpak worden gebruikt:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Op vergelijkbare wijze biedt `pandas` de methode `min()`, die de **laagste waarde** uit een dataset ophaalt.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Om de kleinste waarde voor een specifieke kolom te bepalen, wordt dezelfde methode gebruikt:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

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
        )


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 maak je kennis met diverse statistische functies, waaronder het vinden van correlaties, modi, medianen en maximale en minimale waarden binnen een dataset. Je leert ook hoe je omgaat met ontbrekende waarden en specifieke waarden kunt manipuleren en verwijderen.

Verdiep je in de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Het aanmaken en manipuleren 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. Verkrijg praktische ervaring met het importeren van datasets en het voorbereiden ervan voor verdere analyse met behulp van pandas-tools.

Leer hoe u gegevens effectief kunt verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe u omgaat met ontbrekende waarden, inzichten verkrijgt en basisstatistische bewerkingen uitvoert met pandas.

Max() en Min()

Oplossing