Autos pro Kopf (2)

Erinnerst du dich an np.logical_and(), np.logical_or() und np.logical_not(), die NumPy-Varianten der Operatoren and, or und not? Du kannst sie auch mit einer pandas-Series verwenden, um komplexere Filteroperationen durchzuführen.

In diesem Beispiel werden die Zeilen ausgewählt, bei denen cars_per_cap zwischen 10 und 80 liegt. Teste diese Codezeilen Schritt für Schritt, um zu sehen, was passiert.

cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]

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Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Nutze das vorgegebene Codebeispiel, um den DataFrame medium zu erstellen, der alle Zeilen von cars enthält, bei denen cars_per_cap zwischen 100 und 500 liegt.
Gib medium aus.

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)

# Import numpy, you'll need this
import numpy as np

# Create medium: observations with cars_per_cap between 100 and 500




# Print medium

Bearbeiten und Ausführen von Code