Attaque combinée !

Vous avez vu les quatre types de manipulation de données les plus courants : le tri des lignes, la subdivision des colonnes, la subdivision des lignes et l'ajout de nouvelles colonnes. Dans une analyse de données réelle, vous pouvez combiner ces quatre manipulations pour répondre à une multitude de questions.

Dans cet exercice, vous répondrez à la question suivante : « Quel est l'État qui compte le plus grand nombre de sans-abri pour 10 000 habitants ? ». Combinez vos nouvelles compétences pandas pour le découvrir.

Cet exercice fait partie du cours

Manipulation de données avec pandas

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Instructions

Ajoutez une colonne indiv_per_10k à homelessness, contenant le nombre de sans-abri pour dix mille personnes dans chaque État, en utilisant state_pop pour la population de l'État.
Créez un sous-ensemble de lignes où indiv_per_10k est plus élevé que 20, affecté à high_homelessness.
Triez high_homelessness par ordre décroissant de indiv_per_10k, en l'affectant à high_homelessness_srt.
Sélectionnez uniquement les colonnes state et indiv_per_10k de high_homelessness_srt et enregistrez sous result. Regardez le résultat result.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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