Summary  
This chapter covers using Pandas’ max(), min(), and mean() methods to compute the highest, lowest, and average values of numeric columns or entire data frames.

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Explore how to use the `max()`, `min()`, and `mean()` methods in pandas to analyze your data. This video walks you through each method step by step, using clear examples with real DataFrames. You'll see how to quickly find the highest, lowest, and average values in your data, learn the difference between applying these methods to entire DataFrames versus specific columns, and understand how these tools help summarize and interpret your datasets efficiently. By the end, you'll be able to confidently use these essential pandas methods in your own projects.

`pandas` надає метод `max()`, який повертає **найбільше значення** з вказаного стовпця.

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

Для визначення найбільшого значення конкретного стовпця можна використати наступний підхід:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Аналогічно, `pandas` пропонує метод `min()`, який отримує **найменше значення** з заданого стовпця.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Щоб визначити найменше значення для певного стовпця, використовується той самий метод:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

Аналогічно, `pandas` пропонує метод `mean()`, який отримує **середнє значення** з вказаного стовпця.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df.mean()
```

Щоб визначити середнє значення для **певного стовпця**, використовується той самий метод:

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
average_value = df['column_name'].mean()
```

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
        )

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

    def test_average_price_is_correct(self):
        import user_code
        expected_value = sum([12500, 16500, 16800, 17300, 16500]) / 5

        try:
            actual_value = user_code.average_price
            condition = actual_value == expected_value
            failure_message = f"Expected `average_price` to be `{expected_value}`, but got `{actual_value}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `average_price` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`average_price` has correct value.",
            failure_message
        )


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

test_main.py

Pandas — це надзвичайно зручна бібліотека для аналізу даних. Вона також розроблена для роботи з великими наборами даних, використовуючи такі структури даних, як DataFrame і Series. Це робить її незамінним інструментом для Data Science. У цьому посібнику ви ознайомитеся з різноманітними статистичними функціями, зокрема з тим, як знаходити кореляції, моди, медіани, а також максимальні та мінімальні значення у наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти пропущені значення та змінювати окремі значення, а також як їх видаляти.

Знайомство з основами бібліотеки pandas. Створення та маніпулювання об'єктами Series і DataFrame, дослідження їхньої структури, формування впевненості у виконанні базових операцій з даними.

Опанування навичок завантаження та обробки даних з файлів CSV і TXT. Набуття практичного досвіду імпортування наборів даних і підготовки їх до подальшого аналізу за допомогою інструментів pandas.

Ознайомлення з методами дослідження, очищення та узагальнення даних. Розуміння обробки пропущених значень, отримання інсайтів і виконання базових статистичних операцій за допомогою pandas.

Max(), Min() та Mean()

Рішення