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` tillhandahåller metoden `max()`, som returnerar det **högsta värdet** från en datamängd.

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

För att identifiera det högsta värdet i en specifik kolumn kan du använda följande metod:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

På liknande sätt erbjuder `pandas` metoden `min()` som hämtar det **lägsta värdet** från en datamängd.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

För att bestämma det minsta värdet för en viss kolumn används samma metod:
```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 är ett mycket användarvänligt bibliotek för dataanalys. Det är också utformat för att hantera stora datamängder med hjälp av datastrukturer som DataFrame och Series. Detta gör det till ett ovärderligt verktyg inom Data Science. I denna guide kommer du att bekanta dig med olika statistiska funktioner, inklusive hur man hittar korrelationer, typvärden, medianer samt maximala och minimala värden i en datamängd. Du får även lära dig att hantera saknade värden och manipulera specifika värden, samt hur man tar bort dem.

Utforska grunderna i pandas-biblioteket. Skapa och manipulera Series och DataFrames, undersök deras struktur och stärk förståelsen för grundläggande dataoperationer.

Bemästra hur man läser in och hanterar data från CSV- och TXT-filer. Få praktisk erfarenhet av att importera dataset och förbereda dem för vidare analys med hjälp av pandas-verktyg.

Lär dig att utforska, rensa och sammanfatta data effektivt. Förstå hur man hanterar saknade värden, extraherar insikter och utför grundläggande statistiska operationer med pandas.

Max() och Min()

Lösning