Summary  
This chapter covers exploratory data analysis techniques in code, including loading and inspecting data structures, computing summary statistics, handling missing values, and printing sample records to identify patterns and issues.

General domain of usage  
Data science

import unittest
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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 TestDataReading(unittest.TestCase):
    def test_data_loaded(self):
        import user_code

        expected_data = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/section_1/confidence.csv',
            index_col=0
        )

        condition = (
            isinstance(user_code.data, pd.DataFrame)
            and user_code.data.shape == expected_data.shape
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The CSV file is correctly read into the 'data' variable.",
            "The CSV file is not read correctly into the 'data' variable."
        )


class TestPlot(unittest.TestCase):
    def test_histplot(self):
        import user_code

        # ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑÐ¼Ð¾, ÑÐ¸ ÑÑÐ²Ð¾ÑÐµÐ½Ð¾ Ð³ÑÐ°ÑÑÐº Ð· seaborn.histplot
        plot_obj = user_code.plot

        condition = (
            hasattr(plot_obj, "get_xlabel")
            and plot_obj.get_xlabel() == "The Mass"
            and plot_obj.get_ylabel() == "The Quantity"
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The histplot is created with correct parameters.",
            "The histplot parameters are incorrect."
        )


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


test_code.py

Bygg en solid grund i statistik med Python. Lär dig grundläggande statistiska begrepp och tillämpa dem med hjälp av NumPy och pandas. Gå från grundläggande mått som medelvärde och varians till hypotesprövning, konfidensintervall och datadrivna insikter genom praktiska övningar.

Utforska centrala statistiska principer, inklusive datatyper, lägesmått och viktiga skillnader mellan stickprov och populationer.

Lär dig att beräkna och tolka medelvärde, median och typvärde med Python. Öva på dessa operationer med pandas för att analysera verkliga dataset.

Förstå hur varians och standardavvikelse mäter spridningen i data. Lär dig att beräkna båda manuellt och med hjälp av Python-verktyg.

Utforska hur kovarians och korrelation beskriver relationer mellan variabler. Öva på att beräkna och jämföra båda måtten i Python.

Behärska konfidensintervall för att uppskatta populationsparametrar. Använd NumPy, pandas och visualiseringsbibliotek för att beräkna och tolka intervall med verkliga data.

Lär dig grunderna i hypotesprövning och t-test. Förstå hur du utformar, genomför och tolkar tester med Python för att stödja datadrivna beslut.

Utforska Datamängden

Lösning

Utforska Datamängden

Lösning