Autos pro Kopf (1)

Bleiben wir noch ein bisschen bei den cars-Daten. Diesmal willst du herausfinden, welche Länder besonders viele Autos pro Kopf haben. Mit anderen Worten: In welchen Ländern besitzen viele Menschen ein Auto oder vielleicht sogar mehrere Autos?

Ähnlich wie im vorigen Beispiel erstellst du eine boolesche Series und nutzt diese dann, um bestimmte Teile und Zeilen aus dem cars-DataFrame auszuwählen. Wenn du das in einem Einzeiler schaffst, ist das prima!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Wähle die Spalte cars_per_cap aus cars als pandas-Series aus und speichere sie als cpc.
Verwende cpc in Kombination mit einem Vergleichsoperator und 500. Am Ende möchtest du eine boolesche Series haben, die True ausgibt, wenn cars_per_cap für das entsprechende Land größer als 500 ist, und ansonsten False. Speichere diese boolesche Series als many_cars.
Verwende many_cars, um Teile von cars auszuwählen, ähnlich wie du es zuvor getan hast. Speichere das Ergebnis als car_maniac.
Gib car_maniac aus, um zu sehen, ob du es richtig gemacht hast.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Create car_maniac: observations that have a cars_per_cap over 500




# Print car_maniac

Bearbeiten und Ausführen von Code