Coches per cápita (1)

Ciñámonos un poco más a los datos de cars. Esta vez quieres averiguar qué países tienen una cifra elevada de coches per cápita. En otras palabras, ¿en qué países tiene mucha gente un coche, o tal vez varios coches?

Al igual que en el ejemplo anterior, querrás construir una Serie booleana, que luego podrás utilizar para subdividir el Marco de Datos cars para seleccionar determinadas observaciones. Si quieres hacerlo en una sola línea, ¡está perfectamente bien!

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Python intermedio

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Instrucciones de ejercicio

Selecciona la columna cars_per_cap de cars como Serie Pandas y guárdala como cpc.
Utiliza cpc en combinación con un operador de comparación y 500. Quieres acabar con una Serie booleana que sea True si el país correspondiente tiene un cars_per_cap superior a 500 y False en caso contrario. Guarda esta Serie booleana como many_cars.
Utiliza many_cars para subconjuntar cars, de forma similar a lo que hiciste antes. Guarda el resultado como car_maniac.
Imprime car_maniac para ver si lo has hecho bien.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# 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

Editar y ejecutar código