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

У бібліотеці `pandas` існує зручний метод `info()`, який надає базову інформацію про набір даних.

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)

Цей метод відображає кількість рядків і стовпців у DataFrame, а також назву та тип даних кожного стовпця. Наприклад, `df` містить **20** рядків і **5** стовпців.

Щоб визначити кількість рядків у `DataFrame`, використовуйте функцію `len()`, як показано у прикладі нижче:

```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 — 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 в наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти пропущені значення та змінювати окремі значення, а також як їх видаляти.

Занурення в основи бібліотеки pandas. Створення та маніпулювання 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. Практичний досвід 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 та виконання базових статистичних операцій за допомогою pandas.

Дослідження Набору Даних

Рішення