Pandas biedt twee primaire datastructuren: `Series` en `DataFrame`. De `Series` is de eenvoudigere van de twee en lijkt op een **eendimensionale** array of een lijst. Je kunt een `Series` object maken met de `pd.Series()` constructor door een **lijst** als argument door te geven.

import pandas as pd
numbers = [17, 43, 74, 20]
series = pd.Series(numbers)

print(series)

In dit voorbeeld gebruiken we de `pd.Series()` constructor om een `Series` object te maken dat een **lijst van getallen** bevat.

import unittest
import importlib
import pandas as pd


# 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):

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

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

    def test_numbers_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

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

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

    def test_states_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

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

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

    def test_numbers_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series([2, 4, 8, 16])

        variable = 'numbers_series'
        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"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_states_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series(["New York", "California", "Chicago", "Alaska"])

        variable = 'states_series'
        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"`{variable}` 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 een reeks statistische functies, waaronder hoe je correlaties, modi, mediaan, en maximale en minimale waarden binnen een dataset kunt vinden. Je leert ook hoe je omgaat met ontbrekende waarden en specifieke waarden kunt manipuleren, evenals hoe je ze kunt verwijderen.

In deze sectie verkennen we de basisprincipes van Series en DataFrame-structuren. Je leert ook over de verschillen tussen deze twee soorten structuren.

Gegevens kunnen in verschillende formaten worden verkregen, zoals CSV, JSON, SQL, HTML en meer. Met Pandas ben je niet beperkt tot één enkel formaat — je kunt werken met gegevens uit een veelheid aan bestandstypen. In dit hoofdstuk richten we ons specifiek op de CSV- en TXT-formaten.

Hier leer je hoe je ruwe gegevens kunt verwerken door overbodige informatie te verwijderen en null-waarden in een dataset te beheren.

Reeksen

Oplossing

Reeksen

Oplossing