Combo-attack!

Teď znáš čtyři nejčastější typy manipulace s daty: řazení řádků, výběr sloupců, filtrování řádků a přidávání nových sloupců. V reálné datové analýze je můžeš libovolně kombinovat a odpovídat tak na celou řadu otázek.

V tomto cvičení zjistíš, který stát má nejvyšší počet lidí bez domova na 10 000 obyvatel. Využij k tomu všechny nové dovednosti z pandas.

Toto cvičení je součástí kurzu

Manipulace s daty v pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Do tabulky homelessness přidej sloupec indiv_per_10k s počtem lidí bez domova na deset tisíc obyvatel každého státu — jako populaci státu použij state_pop.
Vyfiltruj řádky, kde je hodnota indiv_per_10k vyšší než 20, a výsledek ulož do high_homelessness.
Seřaď high_homelessness podle sloupce indiv_per_10k sestupně a výsledek ulož do high_homelessness_srt.
Z tabulky high_homelessness_srt vyber pouze sloupce state a indiv_per_10k a ulož je jako result. Prohlédni si result.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create indiv_per_10k col as homeless individuals per 10k state pop
homelessness["indiv_per_10k"] = 10000 * ____ / ____ 

# Subset rows for indiv_per_10k greater than 20
high_homelessness = ____

# Sort high_homelessness by descending indiv_per_10k
high_homelessness_srt = ____

# From high_homelessness_srt, select the state and indiv_per_10k cols
result = ____

# See the result
print(result)

Upravit a spustit kód