कॉम्बो-अटैक!

आपने डेटा मैनिप्युलेशन की चार सबसे आम किस्में देखी हैं: रो को sort करना, कॉलम subset करना, रो subset करना, और नए कॉलम जोड़ना। असली दुनिया के डेटा विश्लेषण में, आप इन चारों को मिलाकर कई तरह के सवालों के जवाब दे सकते हैं।

इस अभ्यास में, आप यह सवाल हल करेंगे: "किस state में प्रति 10,000 लोगों पर बेघर व्यक्तियों की संख्या सबसे अधिक है?" यह जानने के लिए अपनी नई pandas स्किल्स को मिलाकर उपयोग करें।

homelessness में एक नया कॉलम indiv_per_10k जोड़ें, जिसमें हर state के प्रति दस हज़ार लोगों पर बेघर व्यक्तियों की संख्या हो. इसके लिए state की आबादी के रूप में state_pop का उपयोग करें.
जिन रो में indiv_per_10k 20 से अधिक है, उन्हें subset करके high_homelessness में असाइन करें.
high_homelessness को indiv_per_10k के descending क्रम में sort करें और high_homelessness_srt में असाइन करें.
high_homelessness_srt से सिर्फ state और indiv_per_10k कॉलम चुनें और result के रूप में सेव करें. result को देखिए.

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निर्देश

अभ्यास