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Cars per capita (1)

आइए cars डेटा के साथ थोड़ा और काम करें। इस बार आप यह जानना चाहते हैं कि किन देशों में cars per capita का मान अधिक है। यानी, किन देशों में ज़्यादातर लोगों के पास कार है, या शायद एक से ज़्यादा कारें हैं।

पिछले उदाहरण की तरह, आपको एक boolean Series बनानी है, जिसका उपयोग करके आप cars DataFrame को subset करके कुछ चुनिंदा observations का चयन कर सकें। अगर आप इसे एक ही लाइन में करना चाहें, तो वह भी बिल्कुल ठीक है!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • cars से cars_per_cap कॉलम को एक Pandas Series के रूप में चुनें और उसे cpc के रूप में स्टोर करें.
  • cpc को एक comparison ऑपरेटर और 500 के साथ उपयोग करें। आपको ऐसी boolean Series चाहिए जो True हो अगर संबंधित देश का cars_per_cap 500 से अधिक है, अन्यथा False। इस boolean Series को many_cars के रूप में स्टोर करें.
  • पहले की तरह, many_cars का उपयोग करके cars को subset करें। परिणाम को car_maniac के रूप में स्टोर करें.
  • जाँचने के लिए कि आपने सही किया है या नहीं, car_maniac को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Create car_maniac: observations that have a cars_per_cap over 500




# Print car_maniac
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