Summary  
This chapter covers how to access a DataFrame’s metadata by retrieving its column names and the data types of each column using the `columns` and `dtypes` attributes.

General domain of usage  
Data analysis

Om alle kolomnamen als een lijst weer te geven, gebruik de volgende regel code:

```python
column_names = df.columns
```

Voor een overzicht van alle gegevenstypen in de `DataFrame`, gebruik het volgende attribuut:
`.dtypes`.
```python
data_types = df.dtypes
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd


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

    def test_column_names_is_index(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.column_names, pd.Index)
            failure_message = f"Expected `column_names` to be an `Index`, but got `{type(user_code.column_names).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `column_names` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `column_names` is an `Index`.",
            failure_message
        )

    def test_column_names_is_correct(self):
        import user_code

        try:
            wine_data = pd.read_csv(
                'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
            expected_value = wine_data.columns
            condition = user_code.column_names.equals(expected_value)
            failure_message = f"Expected `column_names` to be `{expected_value}`, but got `{user_code.column_names}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            if not getattr(user_code, 'column_names', None):
                failure_message = "The `column_names` variable is not declared."
            else:
                failure_message = f"`column_names` is not an `Index`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`column_names` contains the correct values.",
            failure_message
        )

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

    def test_data_types_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.data_types, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `data_types` to be a `Series`, but got `{type(user_code.data_types).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `data_types` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `data_types` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_data_types_is_correct(self):
        import user_code

        wine_data = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/wine.csv')
        expected_value = wine_data.dtypes
        
        variable = 'data_types'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`first_row` contains the correct values.",
            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 manipuleert, evenals hoe je deze verwijdert.

Verdiep je in de basisprincipes van de pandas-bibliotheek. Leer het aanmaken en manipuleren van Series en DataFrames, onderzoek hun structuur en ontwikkel 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 gegevens effectief te verkennen, opschonen en samenvatten. Begrijp hoe ontbrekende waarden te behandelen, inzichten te verkrijgen en basisstatistische bewerkingen uit te voeren met pandas.

Kolomnamen en Gegevenstypen

Oplossing

Awesome!

Kolomnamen en Gegevenstypen

Oplossing