Summary
This chapter demonstrates how to use a lambda function with DataFrame.iloc to filter rows based on index conditions.

General domain of usage
Data analysis

Іноді виникає необхідність встановити певні умови для індексів. У таких випадках слід використовувати функцію `lambda` всередині `iloc[]`.

Розглянемо, що можна зробити за допомогою `lambda`:
```python
data.iloc[lambda x: x.index < 5]
```
Цей код виведе перші п’ять рядків набору даних, тобто рядки з індексами `0`, `1`, `2`, `3` та `4`.
- `lambda x` — `x` є аргументом, з яким буде виконуватися робота (елемент набору даних);
- `x.index` — отримання значень індексів рядків;
- `x.index < 5` — умова, за якою відбувається вибірка даних. У цьому випадку будуть обрані лише рядки з індексами менше `5`.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


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 TestPandasImport(unittest.TestCase):
    def test_import_pandas_as_pd(self):
        """
        1. Import the pandas library with the pd alias.
        """
        import user_code
        condition = "pd" in user_code.__dict__ and user_code.pd is pd
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The pandas library is imported correctly with the alias 'pd'.",
            "Pandas is not imported correctly. Use 'import pandas as pd'."
        )


class TestCSVRead(unittest.TestCase):
    def test_csv_read(self):
        """
        2. Read the CSV file.
        """
        import user_code
        condition = hasattr(user_code, "data") and isinstance(user_code.data, pd.DataFrame)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The CSV file is read correctly into the 'data' DataFrame.",
            "The CSV file is not read correctly or not assigned to 'data'."
        )


class TestEvenExtraction(unittest.TestCase):
    def test_even_rows_extraction(self):
        """
        3. Extract only rows with even indices using iloc and lambda.
        """
        import user_code
        df = user_code.data
        ref_even = df.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]
        condition = (
            hasattr(user_code, "even")
            and isinstance(user_code.even, pd.DataFrame)
            and user_code.even.equals(ref_even)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Rows with even indices are extracted correctly using iloc and lambda.",
            "The extraction of even-indexed rows is incorrect. Check your iloc and lambda condition."
        )


class TestOddExtraction(unittest.TestCase):
    def test_odd_rows_extraction(self):
        """
        4. Extract only rows with odd indices using iloc and lambda.
        """
        import user_code
        df = user_code.data
        ref_odd = df.iloc[lambda x: x.index % 2 != 0]
        condition = (
            hasattr(user_code, "odd")
            and isinstance(user_code.odd, pd.DataFrame)
            and user_code.odd.equals(ref_odd)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Rows with odd indices are extracted correctly using iloc and lambda.",
            "The extraction of odd-indexed rows is incorrect. Check your iloc and lambda condition."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_print(self):
        """
        5. Output the first five even and last five odd rows.
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.even.head(), user_code.odd.tail())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the first five even and last five odd rows correctly.",
            "Output is missing. Make sure you print(even.head(), odd.tail())."
        )


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


test_code.py

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних та встановлення умов для них. Після цього ви будете знайомі з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захоплюючим.

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як виводити конкретні стовпці за їхніми назвами або індексами. Також ви ознайомитеся зі способами вибору рядків за індексами.

Тут ви дізнаєтеся, як витягувати дані за певними умовами. Також ви ознайомитеся з методами їх комбінування та створення власних умов.

У цьому розділі ви поглибите знання щодо встановлення різних умов для даних. Ви дізнаєтеся, як перевіряти, чи належать ваші дані до визначеного списку значень або знаходяться між двома значеннями. Ви також навчитеся знаходити найбільші та найменші значення.

Цей розділ є одним із найцікавіших у курсі. Тут ви дізнаєтеся, як групувати дані різними способами. Це допоможе вам працювати як аналітик даних для отримання інформації про окремі групи даних.

Цей розділ є одним із найважливіших для аналітика даних, оскільки якщо дані містять пропущені значення або неправильний формат, працювати з ними буде неможливо. Тут ви дізнаєтесь, як обробляти такі некоректні значення.

Ознайомлення з Функціями Lambda

Рішення