Summary  
The chapter demonstrates how to implement code to calculate the mean by summing and dividing numerical values, and the median by sorting a list and selecting the central element(s), then printing these statistical metrics.

General domain of usage  
Payroll and compensation analysis.

import unittest
import pandas as pd

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestMeanMedian(unittest.TestCase):
    def test_mean_median(self):
        # ÐÐ¼Ð¿Ð¾ÑÑ ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°ÑÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑÑÐµÐ½Ð½Ñ
        import user_code

        # ÐÐ°Ð²Ð°Ð½ÑÐ°Ð¶ÑÑÐ¼Ð¾ ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ñ Ð´Ð°Ð½Ñ
        df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics',
            index_col=0
        )

        # ÐÐ±ÑÐ¸ÑÐ»ÑÑÐ¼Ð¾ Ð¾ÑÑÐºÑÐ²Ð°Ð½Ñ Ð·Ð½Ð°ÑÐµÐ½Ð½Ñ
        expected_mean = df['salary'].mean()
        expected_median = df['salary'].median()

        condition = (
            abs(user_code.mean - expected_mean) < 1e-6 and
            abs(user_code.median - expected_median) < 1e-6
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The mean and median values are calculated correctly.",
            "The mean and/or median values are incorrect. Check your calculations."
        )

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


test_code.py

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Aprenda a calcular e interpretar média, mediana e moda utilizando Python. Pratique essas operações com pandas para analisar conjuntos de dados reais.

Compreensão de como a variância e o desvio padrão medem a dispersão dos dados.
Cálculo manual e com ferramentas Python de ambos os conceitos.

Explore como a covariância e a correlação descrevem relações entre variáveis. Pratique o cálculo e a comparação de ambas as métricas em Python.

Domine intervalos de confiança para estimar parâmetros populacionais. Utilize NumPy, pandas e bibliotecas de visualização para calcular e interpretar intervalos com dados reais.

Aprenda os fundamentos dos testes de hipótese e do teste t. Compreenda como planejar, executar e interpretar testes utilizando Python para embasar decisões orientadas por dados.

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