Auto pro capite (1)

Continuiamo a lavorare ancora un po' con i dati di cars. Questa volta vuoi scoprire quali sono i Paesi con un alto numero di auto pro capite. In altre parole, in quali Paesi molte persone possiedono un’auto, o addirittura più di una.

Come nell'esempio precedente, vorrai creare una Series booleana che potrai poi utilizzare per selezionare un sottoinsieme del DataFrame cars, al fine di selezionare determinate osservazioni. Se vuoi farlo in un’unica riga, va benissimo!

Questo esercizio fa parte del corso

Python - Livello Intermedio

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Istruzioni dell'esercizio

Seleziona la colonna cars_per_cap da cars come Series di pandas e memorizzala come cpc.
Usa cpc in combinazione con un operatore di confronto e 500. L’obiettivo è ottenere una Series booleana che restituisca True se il valore di cars_per_cap per il Paese è maggiore di 500, altrimenti False. Memorizza questa Series booleana come many_cars.
Utilizza many_cars per selezionare un sottoinsieme di cars, così come hai fatto in precedenza. Memorizza il risultato come car_maniac.
Stampa car_maniac per vedere se l’hai fatto bene.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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