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 également les utiliser dans les séries Pandas pour effectuer des opérations de filtrage plus avancées.

Prenez cet exemple qui sélectionne les observations dont la valeur cars_per_cap est comprise entre 10 et 80. Essayez ces lignes de code étape par étape 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

Utilisez l'exemple de code fourni pour créer un DataFrame medium, qui comprend toutes les observations de cars dont la valeur cars_per_cap se situe entre 100 et 500.
Affichez medium.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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