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Cars per capita (2)

क्या आपको np.logical_and(), np.logical_or() और np.logical_not() याद हैं? ये and, or और not ऑपरेटर के NumPy वेरिएंट हैं। आप इन्हें Pandas Series पर भी इस्तेमाल करके और उन्नत फ़िल्टरिंग ऑपरेशंस कर सकते हैं.

यह उदाहरण देखिए, जो उन observations को चुनता है जिनका cars_per_cap 10 और 80 के बीच है. यह जानने के लिए कि क्या हो रहा है, इन कोड लाइनों को एक‑एक करके चलाकर देखिए.

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दिए गए कोड सैंपल का उपयोग करके एक DataFrame medium बनाएँ, जिसमें cars की वे सभी observations शामिल हों जिनका cars_per_cap 100 और 500 के बीच है.
  • medium 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)

# Import numpy, you'll need this
import numpy as np

# Create medium: observations with cars_per_cap between 100 and 500




# Print medium
कोड संपादित करें और चलाएँ