Attaque combinée !
Vous avez vu les quatre types de manipulation de données les plus courants : trier des lignes, sous-ensembles de colonnes, sous-ensembles de lignes et ajout de nouvelles colonnes. Dans une analyse réelle, vous pouvez combiner ces quatre manipulations pour répondre à une foule de questions.
Dans cet exercice, vous répondrez à la question suivante : « Quelle entité fédérée présente le plus grand nombre de personnes en situation d'itinérance pour 10 000 habitants? » Mettez en pratique vos nouvelles compétences pandas pour le découvrir.
Cette activité fait partie du cours
Manipulation de données avec pandas
Instructions de l’exercice
- Ajoutez à
homelessnessune colonneindiv_per_10kqui contient le nombre de personnes en situation d'itinérance par tranche de dix mille habitants dans chaque entité, en utilisantstate_poppour la population. - Créez un sous-ensemble des lignes où
indiv_per_10kest supérieur à20et assignez-le àhigh_homelessness. - Triez
high_homelessnessparindiv_per_10kdécroissant et assignez le résultat àhigh_homelessness_srt. - Ne conservez que les colonnes
stateetindiv_per_10kdehigh_homelessness_srtet enregistrez le tout dansresult. Regardez le contenu deresult.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)