Voitures par habitant (2)

Vous vous souvenez de np.logical_and(), np.logical_or() et np.logical_not(), les variantes NumPy des opérateurs and, or et not? Vous pouvez aussi les utiliser sur des Series de pandas pour réaliser des filtrages plus avancés.

Prenez cet exemple qui sélectionne les observations dont cars_per_cap est entre 10 et 80. Exécutez ces lignes de code une à une pour voir ce qui se passe.

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

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Python intermédiaire

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Instructions de l’exercice

Utilisez l'exemple de code fourni pour créer un DataFrame medium qui inclut toutes les observations de cars dont cars_per_cap est entre 100 et 500.
Affichez medium.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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

Modifier et exécuter le code