Summary  
This chapter explains how to create a one-dimensional Pandas Series from a Python list using the pd.Series() constructor and printing its index-value structure.

General domain of usage  
Data analysis

Pandas пропонує дві основні структури даних: `Series` та `DataFrame`. `Series` є простішою з них, нагадує **одновимірний** масив або список. Об'єкт `Series` створюється за допомогою конструктора `pd.Series()`, передаючи йому **список** як аргумент.

import pandas as pd
numbers = [17, 43, 74, 20]
series = pd.Series(numbers)

print(series)

Конструктор `pd.Series()` використовується для створення об'єкта `Series`, який містить **список чисел**.


import unittest
import importlib
import pandas as pd


# Helper function to dynamically generate test names and assertions
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_numbers_series_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'numbers_series'),
            "The `numbers_series` variable is declared.",
            "Expected `numbers_series` to be declared."
        )

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

    def test_numbers_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

        try:
            actual_value = user_code.numbers_series
            condition = isinstance(actual_value, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `numbers_series` to be a `Series`, but got `{type(user_code.numbers_series).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `numbers_series` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `numbers_series` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_states_series_is_pandas_series(self):
        import user_code

        try:
            actual_value = user_code.states_series
            condition = isinstance(actual_value, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `states_series` to be a `Series`, but got `{type(user_code.states_series).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `states_series` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `states_series` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_numbers_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series([2, 4, 8, 16])

        variable = 'numbers_series'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            failure_message
        )

    def test_states_series_has_correct_values(self):
        import user_code
        expected_value = pd.Series(["New York", "California", "Chicago", "Alaska"])

        variable = 'states_series'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct values.",
            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 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.

Серія

Рішення