Coches per cápita (2)

¿Recuerdas np.logical_and(), np.logical_or() y np.logical_not(), las variantes NumPy de los operadores and, or y not? También puedes utilizarlos en la Serie Pandas para realizar operaciones de filtrado más avanzadas.

Toma este ejemplo que selecciona las observaciones que tienen un cars_per_cap entre 10 y 80. Prueba estas líneas de código paso a paso para ver qué ocurre.

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

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Python intermedio

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Instrucciones de ejercicio

Utiliza el ejemplo de código proporcionado para crear un DataFrame medium, que incluya todas las observaciones de cars que tengan un cars_per_cap entre 100 y 500.
Imprime medium.

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)

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

# Create medium: observations with cars_per_cap between 100 and 500




# Print medium

Editar y ejecutar código