¡Combo-ataque!

Has visto los cuatro tipos más comunes de manipulación de datos: ordenar filas, subconjuntar columnas, subconjuntar filas y añadir nuevas columnas. En un análisis de datos de la vida real, puedes mezclar y combinar estas cuatro manipulaciones para responder a multitud de preguntas.

En este ejercicio, responderás a la pregunta: "¿Qué estado tiene el mayor número de personas sin hogar por cada 10 000 habitantes?" Combina tus nuevas habilidades en pandas para averiguarlo.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos con pandas

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Instrucciones del ejercicio

Añade una columna a homelessness, indiv_per_10k, que contenga el número de personas sin hogar por cada diez mil personas en cada estado, utilizando state_pop para la población del estado.
Subconjunta las filas en las que indiv_per_10k sea superior a 20, asignándolas a high_homelessness.
Ordena high_homelessness aplicando el orden descendente a indiv_per_10k y asígnalo a high_homelessness_srt.
Selecciona solo las columnas state y indiv_per_10k de high_homelessness_srt y guárdalas como result. Observa result.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)

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