Summary  
This chapter covers inspecting a pandas DataFrame’s structure and metadata—retrieving row and column counts and each column’s data type—using the DataFrame.info() method and the len() function.  

General domain of usage  
Data analysis

I `pandas` finns en användbar metod som heter `info()` som ger grundläggande information om en datamängd.

import pandas as pd
# It's a dataframe
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = df.info()
print(info)

Denna metod visar antalet rader och kolumner i DataFrame samt varje kolumns namn och datatyp. Till exempel innehåller `df` **20** rader och **5** kolumner.

För att bestämma längden på en `DataFrame`, använd funktionen `len()`, som visas i exemplet nedan:

```python
length = len(df)
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd
from io import StringIO
import re


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

    def test_info_method_is_used(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'\.info\s*\(', user_code_source),
            "The `info()` method is used.",
            "Expected the `info()` method to be used."
        )


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.

Utforska Datasetet

Lösning